苏门答腊Mw=9．3级地震会触发地磁急变吗？

在地球表面观测到的磁场并不具备稳态特征，而是具有非常明显的时间变化特征——从毫秒(微脉动)一直到数百万年(地磁场倒转之间的时间间隔)不等。周期为一年或一年以上的时间变化与地球的外核起源有关，而当涉及更短一些的时标时，则往往借助于一种外来成因(如太阳活动)。     

全局经济保持较好发展势头 运行质量有较大提高——赵传宝在局2005年经济工作会上的报告摘要之一

1、经济规模增速放缓。经济效益提升较快。上半年，全局共完成市场经营产值68596万元，同比增长8．2％，增幅回落38个百分点。完成销售收入62629万元，同比增长12．6％，增幅回落45个百分点。完成增加值14674万元，同比增长11．6％，增幅回落55个百分点。实现利润3586万元，同比增长115．7％。全局首次出现了利润增幅大大高于规模增幅的情况，说明全局经济运行质量进一步得到改善和提高。     

空间运动对象与时空数据类型研究

当前时空数据模型多以描述空间实体的离散变化为主。该文中对空间运动对象在抽象层次的无限连续空间、离散层次的有限离散空间上的数据类型进行分析和定义，将其分别划分为时间类型、空间类型和时态类型来研究，并提出支持空间运动对象的表示方法和操作方式。该方法既能表示空间实体的连续运动，也能表示其离散变化，为空间运动对象时空数据模型的建立奠定了基础。     

智能卡和出租车轨迹数据中蕴含城市人群活动模式的差异性分析

当前采用交通流数据量化城市人群活动模式研究已经取得了丰硕的研究成果,但是对于同一区域、同一时段不同类型交通流数据反映城市人群活动模式的共性与差异性仍然知之甚少,直接影响了城市人群活动模式挖掘结果的可解释性与实际应用效果。为此,本文旨在对目前广泛采用的智能卡数据（公交和地铁刷卡）和出租车轨迹数据2种重要的交通流数据,从时空分布模式的差异性、行程距离及距离衰减效应的差异性、空间社团结构的差异性3个方面,探索二者反映城市人群活动模式的差异性：① 采用北京市六环以内区域2016年5月9日至15日的智能卡和出租车轨迹数据进行实验分析,研究发现：① 2种交通流反映出行需求的空间分布呈现出高度相关性,但是在同一空间单元上,2种交通流反映出行需求的时间相关性较低;② 2种交通流的使用率在不同空间位置存在明显差异,仅在城市中心区域使用率较为均衡;③ 2种交通流反映人群行程距离的空间分布、距离衰减效应存在明显差异,公共交通对于促进长距离出行更为重要;④ 从2种交通流发现的空间社团结构都显示了城市的多中心结构特征,但是二者发现社团结构存在的差异性表明两种交通方式对城市空间交互起着不同的作用。本研究有助于深入理解多源交通流反映城市人群活动的内在机理,提升城市人群活动模式在城市规划、交通管理等领域的应用效果。     

庐山地区地表温度反演分析

研究庐山地区的地表温度,对于本地区的生态保护和开发具有重要意义。本文使用了目标区域内Landsat TM/ETM+从2000~2010年间共8幅影像数据,利用单通道算法和NDVI地表辐射率估算方法反演了区域内的温度场,并生成了历年温度对比效果图。分析推断目标区域内的温度场可能存在一个短年限的温度变化起伏规律,对庐山周边山区的影响有待进一步研究。     

基于时空大数据的社会管理创新平台建设

依托智慧武汉时空信息云平台,采用时空大数据、云计算、物联网等科技手段,建立了武汉市统一的社会管理创新平台。以时空大数据为基础,按照网格化管理的思想,整合公安、计生、民政、人社、卫生等部门的人口、法人和社会经济信息,将各类资源纳入全市统一平台,建立了市、区、街、社区、网格5级联动机制,实现了精确、敏捷、高效、全时段、全方位覆盖的社会管理与服务,为武汉中心城市、和谐城市、幸福城市的建设提供一体化的信息支撑。     

重庆市滑坡灾害时空特征分析

重庆市是滑坡灾害高发的城市,滑坡灾害每年都会造成大量的人员伤亡和经济损失。本文结合历年滑坡统计资料,基于GIS平台,分析重庆市滑坡灾害的时空分布特征。自1980年起,重庆发生滑坡的次数明显增加,且集中发生在5~9月,尤其是7月。80%以上的滑坡为降雨引发,其次是自然灾害和人类活动,人类活动诱发滑坡灾害增长速度最快。重庆滑坡密度大的地区为市区以及万州区、忠县等三峡库区核心地带,滑坡高发地区有东北向西南方向变化的趋势。     

智慧城市时空信息云平台建设研究

以完善的云环境建设为支撑,以构建标准安全的防护体系为保障,以时空信息云平台建设为基础,以智慧应用建设为重点,促成跨域、跨部门、跨层级的数据融合,提高城市综合智能化水平,使城市运转更加高效、敏捷、低碳与和谐。     

印度区域地质矿产概况

印度共和国是印度板块的主体,也是冈瓦纳大陆的重要组成部分,主要由七个古老克拉通（陆块群）、分隔克拉通的活动带与盆地等构成。自北向南依次为：①喜马拉雅活动带,主要为具有元古代基底的古近纪-新进纪活动带;②印度河-恒河平原过渡带（山前坳陷带）,主要由为第四系、古近系-新进系和第四系冲积物构成;③印度半岛克拉通,主要由西塔尔瓦尔、东塔尔瓦尔、巴斯塔、辛本,本德尔坎德、阿拉瓦利和印度南部麻粒岩地体等7个太古宙陆块（或次级克拉通）群构成;④萨德布尔活动带;⑤东高止山活动带;⑥德干高原玄武岩省（LIP）（图1）。     

TRMM星载测雨雷达和地基雷达反射率因子数据的三维融合

TRMM卫星上的测雨雷达(TRMMPR)探测资料分布均匀且具有很高的垂直分辨率,但灵敏度较低;地基雷达(GR)水平分辨率较高且具有较高的灵敏度,但其垂直分辨率低。通过将TRMM PR与GR反射率因子数据的三维数据融合,得到了更优的反射率因子图像。测雨雷达与地基雷达三维数据融合主要分为以下几步:测雨雷达与地基雷达数据预处理——如去杂波、衰减校正;测雨雷达与地基雷达时空匹配;选取和应用合适的三维图像融合算法;对融合后的图像进行效果评估。试验结果表明:融合后的图像不仅增大了信息量,更好地检测弱降水,还提高了空间三维(3D)分辨率,能更好地反映降水区域细节,且使得数据总体上具有更高的完整性和可靠性。此外,还将基于雷达资料估测的降水数据与地面雨量计数据进行对比,估计反射率因子数据融合在降水测量上的有效性。