二三维海陆一体综合信息平台设计与实现

随着人工智能、GIS、大数据等技术的发展及其应用的日渐成熟,航运经济发展将迎来智能航运的新时代.在此背景下,根据智能航运对海图数据管理、表达、应用与服务等方面的需求,研究了二三维海陆一体实景综合信息平台的建设与实现技术,展示了该平台的功能与特点,展望了二三维海陆一体信息技术在智能航运中的应用前景,以期从海洋地理空间信息...     

Land-use spatial optimization based on PSO algorithm

The optimization of land-use spatio-structure is one of the most important areas of land use management;constructing a spatial optimization model that is based on the micro spatial unit in a bottom-up mode plays an important role in coupling the quan-tity structure and spatial structure effectively.The objective of this research is to develop a land use spatial optimization model based on particle swarm optimization to make spatial decision in land use management.The model is implemented using real data-sets to emulate the process of spatial structure optimization in order to get the best landscape pattern under the control of decision environments.Simulation results revealed that the particle swarm optimization model has the ability to utilize the quantity and spa-tial structure.Furthermore,the result demonstrated that it can be used to stimulate the landscape pattern in designing the appropriate optimization environment,which could land quantity target to the basic spatial units effectively and provide appropriate spa-tio-structure for regional land use space layout decision making.     

CMA-GD模式江西省智能网格预报区域2 m气温预报误差分析

利用2020年6月1日—2022年5月31日CMA GD模式2 m气温预报产品（预报时效为13—36 h）和同期江西省智能网格预报区域内地面站气温观测资料,计算气温预报准确率、平均误差和均方根误差,并统计分析其时空分布特征。结果表明： 1）模式预报准确率在不同月份、起报时次存在差异,暖季总体较高,冷季总体较低;暖季08时起报产品的月准确率总体高于20时,冷季反之;秋、冬季旬准确率分布更离散。模式预报产品其准确率明显低于中央气象台和江西省气象台订正产品,需订正后使用。08时起报产品对寒潮的预报效果优于20时。2）气温预报年误差分布存在日变化,最大值出现在08时,最小值出现在15时;年均方根误差峰值出现在15时和06时,白天大于夜间。3）冬季平均误差多为正值,夏季为负值,春、秋季平均误差大小界于冬、夏季之间;白天时段夏季均方根误差最大,夜间时段冬季最大。4）气温预报年误差地理分布特征明显,平原地区预报值偏低,年均方根误差最小;丘陵和山区22 h时效预报值偏高,31 h时效偏低;高山站预报值偏高,年均方根误差最大。丘陵地区负误差最大,平原地区最小;山区正误差最大。     

气象GIS网络平台关键技术研究与实现

针对WebGIS在气象业务应用系统的现状和存在问题,开发了具有自主知识产权的气象GIS网络平台。该文介绍了平台开发的背景、目标、功能结构,结合气象数据特点和业务需求分析,对系统建设中的关键技术进行详细探讨,包括智能缓存技术,基于RIA (Rich Internet Application, 富互联网应用程序) 的渲染绘制技术,气象数据监视机制以及地图服务聚合技术。基于气象GIS网络平台搭建了国家级和省级气象应用业务系统,系统运行稳定,实现了海量气象数据的网络高效发布、快速渲染绘制、数据自动监视更新以及地图服务定制等功能,对气象信息网络服务具有重要意义和应用价值。     

传感器智能化及电子数据表格更新方式的研究

针对传感器发展现状、特点及应用,利用STM32微控制器与轻量级TCP/IP协议栈结合的方式实现了传统传感器的智能化,并利用在程序中编程技术实现了传感器电子数据表格TEDS(Transducer Electronic Data Sheets)的在线更新。一方面实现了传统传感器的智能化,使其能够自动识别、即插即用,并支持在线更新与升级,另一方面实现了传感器的网络化,方便传感器的远程访问与控制。     

中国地质调查信息网格平台构建和地质图 数据服务的实现

对组成中国地质调查信息网格平台的结点计算池的构架、机制和组成结点计算池的资源聚合器、元服务、智能服务引擎的概念进行了阐述,提出了结点自治的方案;基于资源共享、虚拟化、Web服务等创建了基于元数据服务、栅格流服务、矢量地图服务、三维可视化服务等多模式的地质图数据服务。目前已初步构建了中国地质调查信息网格,连通10个结点 ,为地质图空间信息共享和应用提供一种全新的技术解决方案,取得了良好的实际运行效果。     

城市地下空间开发利用的环境岩土问题及其防治——中国科学院院士孙钧教授接受本刊专访

2011年10月8日上午,中国科学院院士、同济大学土木工程学院孙钧教授在寓所接受了本刊主编、上海市地质调查研究院总工程师严学新教授与本刊编辑部主任、上海市地质调查研究院总工程师办公室副主任龚士良教授代表《上海国土资源》期刊的专题访谈。孙院士结合轨交地铁和越江隧道建设等城市地下空间开发利用中的热点问题,阐述了施工中城市环境岩土公害及其防治对策。针对地下工程施工对周边土体扰动导致土工力学参数变异以及产生的地面变形位移,介绍了采用人工智能神经网络方法进行预测和控制的技术现状及其工程应用实绩;指出了盾构掘进与地铁车站深大基坑开挖等城市地下空间开发过程中的土工环境安全维护对策与技术途径。孙院士还就完善城市地下空间安全运营和使用中的防灾风险管理,面向低碳经济的城市地下空间节能减排与环保等诸多业界关注的一些热点前沿提出了前瞻性对策建议。     

Robert E. Horton's perceptual model of infiltration processes

Robert E. Horton is best known as the originator of the infiltration excess overland flow concept for storm hydrograph analysis and prediction, which, in conjunction with the unit hydrograph concept, provided the foundation for engineering hydrology for several decades. Although these concepts, at least in their simplest form, have been largely superseded, a study of Horton's archived scientific papers reveals that his perceptual model of infiltration processes and appreciation of scale problems in modelling were far more sophisticated and complete than normally presented in hydrological texts. His understanding of surface controls on infiltration remain relevant today. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.     

利用深度学习模型智能识别地下排水管道缺陷

排水管道健康状况直接影响整个城市的排水效果,CCTV检测作为目前最为常见的排水管道健康状况检测方法,仍存在自动化程度不高、工作效率低下、严重依赖人工经验等问题。为解决以上问题,本文将当前先进的深度学习技术与地下排水管道缺陷检测技术相结合,提出了一种基于深度学习模型的地下排水管道缺陷智能识别技术。同时,将管道缺陷智能识别与管道检测工作流程紧密结合,实现城市排水管道检测报告的快速自动生成等功能,从而大大提高排水管道缺陷的检测效率。     

海底沉积物声学特征定量分析及其智能分类研究

海底底质特性描述及分类是当今浅海声学的研究热点,海底沉积物的物理结构特性与其声学响应特征密切相关。在分析海底沉积物声传播特性的基础上,应用现代计算机信号分析技术手段,对海底沉积物声学响应波形提取了4个特征参数:声速、波幅指数、波形关联维分形指数和声波频谱的频率矩。以这4个特征参数作为输入向量,海底沉积物的结构类型作为输出向量,建立径向基概率神经网络模型。研究表明建立的神经网络模型具有较强的海底沉积物分类预报能力。