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101.
由于自然界中Au元素呈微粒状、不均匀状态分布,致使部分金矿床(点)没有与之对应的Au元素异常出现,增加了通过元素异常开展地质找矿和成矿预测研究的难度。本文依据地学大数据"查明数据间的相关关系,解决地质问题"这一基本思路,以甘肃玉石山地区化探数据为研究对象,建立起研究区全样本Au元素回归模拟模型和异常样本Au元素回归模拟模型,分别计算全样本Au元素回归理论值(Au Q)和异常样本的回归理论值(Au Y)。通过异常查证,在Au Q异常区发现金矿点1处,在Au Y异常区发现金矿点3处(一处达到小型规模),取得了很好的找矿效果。进一步对Au、Au Q、Au Y分别做正规化处理相加获得综合理论值(Au H),以Au H圈定的综合异常使研究区75%金矿床(点)分布在研究区7. 1%面积范围内,有效地缩小了找矿靶区的范围,解决了小范围研究区内因已知矿床(点)不足而无法开展定量找矿预测的难题。结合异常强度和地质背景分析,在研究区划分出3级共10个找矿靶区,为今后在该区找矿工作提供了基础依据。  相似文献   
102.
有机物污染的土壤治理方法及研究进展   总被引:8,自引:0,他引:8  
污染土壤的修复已成为环境保护研究的一个重点。本基干有机物污染土壤治理的最新进展,介绍有机物污染土壤的物理、化学、生物、植物治理方法。并讨论了各种治理方法的最新动态与存在问题。  相似文献   
103.
104.
北极的雨林     
为了加强我国南沙群岛海域的油气勘探与开发,按照国际惯例,地质矿产部广州海洋地质调查局近期对南沙海域中华人民共和国传统海域范围约680000km^2的面积进行了区块划分,区块命名,统一编号。  相似文献   
105.
传统面向文本数据的事件检测方法在处理以微博为代表的社交媒体数据时面临着效率和准确性的挑战。同时,社交媒体数据中富含的位置信息常常不能被有效地识别和利用,这无疑会影响到事件检测的效果。本文基于对已有研究的总结归纳,定义了一类面向微博签到数据的时空热点事件,并提出了一种新的微博时空热点事件检测方法对其进行识别。通过两组实际数据的实验,证明该方法能够有效地从海量的微博数据中挖掘出具有时空特征的热点事件。  相似文献   
106.
邓洪超  郑午 《世界地质》1997,16(1):92-96
铺设地下管线大都采用开挖路面的方法,这样做的结果是破坏了街路的完整性,影响交通与城市面貌,采用“非开挖地下管线铺设方法”施工可以避免为铺设地下管线而开挖街路。损伤路面、影响交通。它包括以下三种方法:挤密导孔-拉削扩孔方法,小断面挖掘液面送管方法,地下夯管方法。  相似文献   
107.
复杂网络视角下时空行为轨迹模式挖掘研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
张文佳  季纯涵  谢森锴 《地理科学》2021,41(9):1505-1514
针对时空行为轨迹大数据的序列性、时空交互性、多维度性等复杂特性,构建结合时间地理学与复杂网络的分析框架,建立时空行为路径与时空行为网络之间的转换关系,利用复杂网络社群发现算法对时空行为轨迹进行社群聚类、模式挖掘与可视化。基于北京郊区居民一周内活动出行GPS轨迹数据的案例分析发现:① 复杂网络分析方法可以有效挖掘具有相似行为的群体特征和识别出典型的行为模式。② 可以灵活处理多元异构与多维度的行为轨迹大数据以及满足不同叙事、不同空间相互作用、不同时序的应用需求。③ 北京郊区被调查居民的行为模式存在日间差异与空间分异。  相似文献   
108.
基于政府大数据的北京城市空间发展模式分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
城市的发展都有各自的特征。这些特征通常是受城市发展过程中政府决策及规划政策的影响而形成。作为我国首都,同时也是人口最稠密的城市,北京市的城市建设用地在过去20年快速城镇化进程中持续扩张。笔者认为,北京市城市扩张期间,城市建设用地开发模式有特定的规律和空间特征。本文中,笔者采用非负矩阵分解(NMF)的方法,对北京市建设用地规划许可发放数据进行挖掘,以此识别城市空间发展模式。笔者发现这个阶段包含了两种主要发展模式,同时也结合诸多辅助信息对这两种模式进行了深入的分析和解释。本文中使用的城市空间发展模式识别方法可以推广到其他区域的城市研究中,对城市设计及政府决策工作起到较大作用。  相似文献   
109.
基于知识的选址决策支持系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对选址决策特点,提出了基于知识的选址决策支持系统模型、结构,重点分析了系统知识获取、知识库设计和分层次推理策略;在知识获取中,引入知识挖掘手段,实现系统部分知识的自动获取.从决策目标和规则生成、适宜性推理、决策推理等方面,探索智能化选址空间决策支持系统的构建方法,实现了与GIS、应用分析模型的紧密耦合集成,并用实例分析说明了系统的信息处理流程和可行性.  相似文献   
110.
结合室内轨迹数据的特点,研究了室内移动对象语义轨迹序列处理方法,以及利用LDA主题模型与用户历史轨迹进行室内商场用户分类的方法。提出了通过关联规则分析挖掘用户语义位置模式的方法,并以北京某大型商场的实际用户轨迹数据为例,对所提出的方法进行了实验验证。  相似文献   
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