γ射线暴的logN(>P)～logP分布

本文用简单的宇宙学模型 ,在标准烛光和均匀分布的假设下计算了γ射线暴的logN(>P)～logP分布 (大小谱 ) .在考虑了探测效率修正和死时间修正后 ,由宇宙学模型计算的理论结果和BATSE实测的大小谱没有显著的偏离     

城市空间框架数据研究

该文基于地理空间概念和地理信息数字化表达与共享的特点,探讨了框架数据的作用、确定原则,推导出城市空间框架数据体系,即建立城市直接空间参照体系和间接空间参照体系。后者中,基于地块的多尺度无缝不规则网格是整合城市社会经济数据的关键,也是当前城市空间数据基础设施框架数据体系建设中的薄弱环节。     

1974年5月11日云南省永善—大关地震

本文主要讨论了1974年5月11日云南省永善一大关地震的主震及其强余震的发震构造。指出主震至少由两次破裂组成,且与走向N34°W、倾向NE的断层有关,破裂方向自东南而西北。6月15日的最强余震其发震构造走向N40°E、倾向SE。最强余震发生前,释放应变的速率增快;同时,震中沿一定方向排列。     

“翻台法”提高地震定位精度的数学原理

对于震中偏离台网情况下的地震定位，常规方法定位效果较差。“翻台法”有效地提高了其定位精度。从均匀地壳模型的走时方程组出发，分析了“翻台法”定位中方程组系数的变化特点，推导了选取最佳翻转台站的方法，并得出如下结论：（１）“翻台法”增加了原定位方程组的约束方程，翻台数与已知条件和所求参数个数有关，从理论上讲，翻转台数超过独立的约束方程数时对增加定位精度不再有意义；（２）考虑到具体的台网布局和台站资料质量，翻转不同台站对提高地震定位精度所起的作用大小各不相同，因而存在选取最佳翻转台站问题。     

基于N-KD树的空间点数据分组算法

随着科学技术的进步,地理空间数据的分析处理面临着数据量膨胀和计算量高速增长的双重挑战,为了解决海量数据处理速度慢的问题,本文针对空间分布不均匀的点数据,从数据并行的角度,以保持数据的空间邻近性及保证数据分组后各组数据量负载均衡为目标,提出基于N-KD树（Number-K Dimension Tree）数据动态分组的方法,其是一种面向实时变化（数据量和数据空间范围变化）的空间数据动态分组方法。该方法借鉴K-D树的创建和最临近点搜索的思想,通过方差判断数据分布稀疏程度,利用最临近点搜索方法处理边界点,实现空间范围的不均等切分,保证数据分组后各组数据量基本均衡。试验表明,该方法具有较好的动态分组效果与较高的计算效率;支持各种分布状态的空间点数据的分组;分组后各组数据量负载均衡;分组算法本身有支持并行、支持分布式协同工作模式的特点。     

Geoway数据加工套件在地图制图中的应用

本文重点介绍基础测绘地形图,既要表达传统地图要素,又要保证GIS数据的完整性和连续性,并且提高GIS数据的可视化质量。Geoway在基础测绘地形图的运用保证了这一要求的实现。     

多源数据融合的城市体检评估

融合遥感影像、社会开放大数据、统计资料等多源数据,以长沙市为例,围绕生态宜居、健康舒适、安全韧性、交通便捷、风貌特色、整洁有序、多元包容、创新活力等8个方面构建城市体检指标体系,运用归一法和层次分析法对城市自然本底和运行体征展开计算评估,结果发现：1）长沙市人居环境整体良好,城市生态宜居和整洁有序度较高,交通便捷和安全韧性建设亟需加强,风貌特色、健康舒适、创新活力、多元包容等仍有改善空间。2）各区县专题发展水平不均,在保留区域功能特色的基础上,应该着重解决发展的短板。3）城市中心城区人口密度、空气质量优良天数、万车死亡率等指标达到最高水平,但在便民服务设施完整覆盖度、住宅建筑更新和开发、群体包容等方面与城市发展需求还有一定差距。根据多源数据城市体检结果可知,长沙市未来需要以问题和需求为导向,精准治理“城市病”,努力提高城市居民生活满意度、幸福感和归属感。     

基于交通轨迹数据的三维动态噪声地图

噪声信息具有空间传播和随距离衰减变化的特征,采用三维动态可视化形式表达噪声地图可以体现该特征。本文针对噪声的空间分布与强度变化提出一种噪声地图表达的方法,基于Bertin符号参量分析,以具有高度可变的方柱并配以深浅变化的颜色作为噪声符号,动态传递噪声信息。为进行多尺度地图展示,在不同地图等级下设有相应细节层次的符号尺寸和定位排列方式。噪声地图以Web端Mapbox为展示平台,基于交通噪声模型和GPS轨迹数据,对上海黄浦区某区域一时间段内的噪声情况进行模拟表达,实现噪声数据的立体动态化显示。三维动态的表达扩展了噪声数据的表现维度,多维度、多参量的立体动态符号不仅可准确刻画噪声的分布,而且从视觉观感上提高了受众的兴趣度和专注度,这为研究噪声的热点分布、传递趋势等空间规律提供了可视化参考。     

基于兴趣点（POI）大数据的东北城市空间结构分析

以东北三省36个城市为研究区,利用400余万条兴趣点行业分类大数据,采用核密度估计、标准差椭圆、区位熵等方法分析城市空间结构及其行业构成机制。研究发现,东北城市要素显著集聚,城市内部空间结构呈现集中团块型、分散组合型、线型、放射型特征以及多元复合类型;第二产业和房地产业呈现郊区化特征,各行业发展方向与东北大区域的经济轴线一致,多数行业尚未形成专业化功能区;第二产业与房地产业的离心发展对集中团块型城市的塑造作用不强,但对分散组合型城市空间结构的贡献较大。线型城市通常兼具多中心特征,放射型城市各行业仍偏向于向心聚集。