Digital Divides in New South Wales: A research note on socio-spatial inequality using 2001 Census data on computer and Internet technology

This paper examines social and spatial inequalities in personal usage of information technologies, drawing on data made available recently as part of Australia's national census, undertaken by the Bureau of Statistics in 2001. Data on both computer and Internet use are analysed in a number of ways: patterns of use and non-use of the technology are examined across New South Wales in relation to a number of variables, including age, place of birth, indigeneity, income and educational status. Selected results are mapped for State-wide trends and within Sydney, revealing spatial inequalities both across and among regions. Correlation and regression analysis are used to demonstrate the strength of association between computer and Internet use and other socio-economic variables. The results suggest that there is a strong class as well as spatial dimension to Australia's digital divides. Educational status and income mediate use of computers and Internet technologies, in addition to factors associated with location, indigeneity and birthplace. Such observations reinforce those made elsewhere regarding the uneven geometries of power apparent in information economies, and suggest interventions in public policy debates, particularly in the areas of telecommunications provision, resourcing of public schools, and regional economic development.     

论GIS广义数据源

地理信息系统 (GIS)关键要素之一是数据。将中国特有的、传统的地方志作为GIS广义数据源 ,并进行必要的分析、整理 ,将有其特有的优势     

一种24位实时地震数据压缩方法的研究

本文介绍了实时地震数据压缩的一种新方法，即在预测编码的基础上，对产生的编码进行统计分类，再根据统计结果为每一编码分配码长度及附加长度和地址。本文还分析比较了本压缩方法与WINRAR、WINZIP等通用压缩方法各自的优势，并对同一地震数据分别用这三种压缩软件进行压缩比较试验。     

冰雷达探测数据处理方法研究——以南极冰盖Dome A地区的数据处理为例

提出了冰雷达数据处理的流程,详细论述了冰雷达数据处理中常规修正的关键技术：静态校正、增益控制、带通滤波以及偏移处理等。以中国第24次南极科学考察（CHINARE 24）所获取的Dome A 地区30 km×30 km范围冰雷达原始数据处理作为实例,提取得到了该区域冰盖内部等时层埋深以及冰盖的冰厚数据。通过插值展现了冰盖等时层以及冰岩界面的三维空间形态。结合该区域ICESat冰盖表面高程数据,构建出了Dome A地区涵盖冰盖表面、冰盖等时层以及冰岩界面形态特征的三维模型。     

基于数据仓库的空间可持续发展决策支持技术研究--以东莞市耕地变化研究为例

以决策支持理论为指导，以遥感和信息系统为技术手段，构造基于数据仓库技术的耕地决策支持系统，以实现多源空间数据的集成、分析、模拟和决策，并以东莞市耕地可持续利用动态研究为例，完成了基于可持续发展研究的因子筛选、模型构建和基于数据仓库的决策分析，探讨了数据仓库技术在空间定量决策分析中的应用，为区域可持续发展研究进行了有益的实践。     

浅谈MapGIS到ArcGIS数据自动转换实现

文本介绍了如何用编程方式实现MapGIS点、线、面数据及渲染(Render)样式到Arc—GIS的自动转换,并对关键技术、难点进行详细描述。     

Remote Sensing for Watershed Hydrology: Issues and Challenges

With significant development since the beginning of the 21st century, hydrologic remote sensing becomes one of the most active disciplines in earth sciences, offering numerous opportunities and advances for watershed hydrology and other disciplines of geography. This commentary highlights the specialty and restriction of remote sensing for watershed hydrology on three aspects: watershed closure in water budget, watershed-scale effectiveness of hydrologic parameter retrievals, and watershed model inputs for data assimilation. The current challenges include rational watershed-scale validation, uncertainty control in retrievals, and error sources in data assimilation.     

地面多分量地震数据P/S波分离的深度学习方法

多分量地震记录P/S波分离是多波地震数据处理的关键技术环节.常规方法大多依据两种波模式视速度或偏振特征的差异,基于信号分析或偏振投影实现模式解耦.在许多实际的地震-地质条件下,这些基于信号特征假设或表层参数模型的P/S波分离方法往往不太有效.为此,本文将各向同性介质条件下的地面多分量地震数据P/S波分离视为非线性的逐点预测问题,借助深度神经网络强大的特征提取能力进行求解.以国际标准模型为基础,提出了创建弹性参数样本库和P/S波分离标签数据集的有效方法.实验表明,丰富的训练样本保证了深度神经网络的泛化性能,在测试数据体上取得了明显优于经典的偏振投影分离方法的处理效果,而且摆脱了对表层介质参数的依赖性,为多分量地震数据反射PP波和PS波成像提供了有效的技术支撑.

     

利用相关域小波变换进行SWD资料预处理

随钻地震(SWD)的波场十分复杂,对钻头有效信号和地表机械干扰成分的分析是SWD重要的资料预处理步骤.本文利用有效信号和噪声带有周期性或时延差异等时间结构特征,引入相关域小波变换进行SWD信号检测和分析.有效信号在钻柱内往复多次传播,因而带有严格的周期性,泥浆泵等机械发出的噪声也是周期性的,这些成分在自相关域内可以得到很好的凸显.SWD波场的各种成分,由于到达各个接收道的时延不同,在互相关域的特定时延处也能够得到凸显.利用小波变换对这些在相关域内得到凸显的成分进行多分辨分析,能够获得优势频率范围、周期、衰减等主要特征.根据这些信息,设计出合理的SWD处理方法,初步得到了有效信号的直达波.数据试处理结果表明,相关域小波变换是随钻地震的一个有效的预处理方法.     

中国大陆地区大地热流数据汇编(第三版)

大地热流是地球内部热作用过程最直接的地表显示，其中蕴涵着丰富的地质、地球物理和地球动力学信息.我国大陆地区已定期进行了6次热流汇编，其中第一、二次汇编的热流数据已正式公布(第一、二版)，此后4次汇编仅发表了统计结果.而未再公布汇编数据.本文基于第六次热流数据汇编，将自第二版以来新增的450个热流数据汇编成中国大陆地区大地热流数据第三版.新版热流数据的统计结果表明，中国大陆地区实测热流值变化于23-319mW/m2，平均63±24.2mW/m2;剔除与地表热异常相关的数据后，热流值变化范围为30-140mW/m2，平均61±15.5mW/m2.