京杭大运河保护地理信息系统建设研究

京杭大运河是独特的超大型文化遗产,其保护工作面临着复杂的形势和问题,需要新的理论方法和技术手段支持。以地理信息系统（GIS）,遥感（RS）,全球定位系统（GPS）为核心的空间信息技术在空间信息获取、处理、管理和分析上有着强大的优势。本文根据空间信息科学和文化遗产保护理论,结合京杭大运河保护实际业务需求,探讨了基于空间信息技术的京杭大运河保护地理信息系统的建设思路和建设方法,设计和开发了京杭大运河保护地理信息系统并实际应用于京杭大运河历史文化环境保护工作中,产生了一系列专题研究成果。结果表明：空间信息技术可以为大运河保护提供强有力的技术支持和可靠保障。     

使用Python函数式编程进行空间回归分析

针对使用传统的编程方式进行空间回归分析过于繁杂的问题,本文提出将Python函数式编程引入空间回归分析方法,分析和探讨脚本语言＋函数式编程方式在GIS数据分析中的推广应用前景。编程实践证明,采用Python函数式编程,结合既有的开源软件包,可以有效提高编程效率,减少代码量,将实践人员的注意力集中在问题本身。     

GeoSurveillance: a GIS-based system for the detection and monitoring of spatial clusters

This article introduces a software package named GeoSurveillance that combines spatial statistical techniques and GIS routines to perform tests for the detection and monitoring of spatial clustering. GeoSurveillance provides both retrospective and prospective tests. While retrospective tests are applied to spatial data collected for a particular point in time, prospective tests attempt to incorporate the dynamic nature of spatial patterns via analyzing time-series data to detect emergent clusters as quickly as possible. This article will outline the structure of GeoSurveillance as well as describe the statistical cluster detection methods implemented in the software. It concludes with an illustration of the use of the software to analyze the spatial pattern of low birth weights in Los Angeles County, California.      

空间异质性定量研究方法

空间异质性是景观生态学定量化研究的核心,其定量研究方法包括景观综合图、数学模型和地学信息图谱.本文概括总结了景观综合图的内容和定量化指标,分析了这种定量化方法的优势和局限;对数学模型的复杂性、优点和与景观综合图的互补性作了简要分析,指出了数学模型研究需要进一步探讨和重视的问题;通过对地学信息图谱三个阶段(景观制图实验,图谱概念的提出和地学信息图谱理论的形成)的回顾和对其特点的分析,我们认为地学信息图谱综合了景观综合图和抽象的数学模型可以提供的互补信息,吸收了两者的优点,是空间异质性的综合定量研究方法.     

基于Oracle Spatial的空间数据库缓存的关键技术

Oracle Spatial是目前发展得比较成熟的对象关系型空间数据库存储模型,它实现了空间数据与属性数据的一体化存储,可以定义特定的数据类型,具有开放的存储格式,为GIS数据共享提供新的解决方案;但由于其采用扩展结构的空间数据库模型,对空间数据进行间接存取,数据存储和获取的效率较低。本文在阐述了扩展结构空间数据库模型的优势和局限性的基础上,提出采用缓存技术来提高数据访问效率,重点研究了空间数据库客户端缓存的关键技术,包括缓存实现机制、数据编码方法、数据一致性控制等,并给出实验对比数据,证明了空间数据缓存技术对空间数据尤其是大数据量空间数据的读取上所取得的成效。最后,本文指出了这一技术尚存在的问题及初步解决思路。     

基于MapX的工程测量信息系统设计与实现

采用GIS管理测量数据是提高城市勘测效率的重要基础。本文介绍了利用MapX组件开发广州市建设工程测量信息系统,实现了建设工程测量图形与属性数据之间的双向查询。侧重研究建设工程测量的数据组织形式,以及空间信息和属性信息之间的关联。实验证明,利用MapX组件能高效地建造建设工程测量信息系统;系统中的空间数据结构设计合理,能较好地实现建设工程测量数据的录入、查询以及综合管理等系统要求。     

中国区域地理、地形因子对降水分布影响的估算和分析

不同与以往基于最小二乘的多元线性回归方法,本文首次尝试将新型的第二代回归分析方法——偏最小二乘回归分析方法应用到中国区域的降水建模中．利用区域内394个气象观测站建站到2000年45年(及以上)的降水资料,建立了一个简单的年、季降水量和地理、地形因子(包括纬度、经度、地形高程、坡度、坡向和遮蔽度)的关系模型,估算了区域降水量中地理、地形的影响部分,并分析了这种影响的特征．结果表明,用此方法建立的模型能够解释70%以上的因变量的变异,相关系数基本都在0.84以上,经交叉有效性检验,模型的回归效果较显著．分析表明,在多元线性回归不适用的情况下,本文基于偏最小二乘法的简单模型能够比较准确地定性、定量地再现实际降水分布．     

计算模式驱动下GIS体系结构的发展分析

计算模式是信息时代特有的解决问题的方法范式,它综合反映了信息科学的理论、软件与硬件等因素在解决实际问题中相互作用的形式,是与相应阶段主流信息技术相对应的信息系统体系结构的规律模式或构筑范式。该文分析了计算模式驱动下GIS的体系结构从单机模式、局域网模式、广域网模式(WebGIS)到网格模式(GridGIS)的发展过程,指出单机、局域网和广域网模式本质上都具有集中封闭的性质,不同程度地存在着理论、技术、物理、功能和逻辑思维等五大边缘,是典型的空间信息孤岛。网格计算模式是一种彻底的分布式计算模式,GIS的网格模式直接打破了传统模式的技术、物理、功能和逻辑思维限制,并面向理论边缘的解决,具有开放、均质、扁平的结构性质,升格为空间信息网格基础设施。     

Generation of correlated properties in heterogeneous porous media

The spatial distribution of rock properties in porous media, such as permeability and porosity, often is strongly variable. Therefore, these properties usefully may be considered as a random field. However, this variability is correlated frequently on length scales comparable to geological lengths (for example, scales of sand bodies or facies). To solve various engineering problems (for example, in the oil recovery process) numerical models of a porous medium often are used. A need exists then to understand correlated random fields and to generate them over discretized numerical grids. The paper describes the general mathematical methods required to do this, with one particular method (the nearest neighbor model) described in detail. How parameters of the mathematical model may be related to rock property statistics for the nearest neighbor model is shown. The method is described in detail in one, two, and three dimensions. Examples are given of how model parameters may be determined from real data.     

Spatial rainfall estimation by linear and non-linear co-kriging of radar-rainfall and raingage data

The feasibility of linear and nonlinear geostatistical estimation techniques for optimal merging of rainfall data from raingage and radar observations is investigated in this study by use of controlled numerical experiments. Synthetic radar and raingage data are generated with their hypothetical error structures that explicitly account for sampling characteristics of the two sensors. Numerically simulated rainfall fields considered to be ground-truth fields on 4×4 km grids are used in the generation of radar and raingage observations. Ground-truth rainfall fields consist of generated rainfall fields with various climatic characteristics that preserve the space-time covariance function of rainfall events in extratropical cyclonic storms. Optimal mean areal precipitation estimates are obtained based on the minimum variance, unbiased property of kriging techniques under the second order homogeneity assumption of rainfall fields. The evaluation of estimated rainfall fields is done based on the refinement of spatial predictability over what would be provided from each sensor individually. Attention is mainly given to removal of measurement error and bias that are synthetically introduced to radar measurements. The influence of raingage network density on estimated rainfall fields is also examined.