上海市集中测绘成果管理系统的建设与维护

本文在深入调研上海市集中测绘成果管理系统的基础上,通过对系统的建立与长期维护的总结,简要的介绍了系统实现的功能与系统架构,总结了系统建设过程中的思路与做法。着重阐述了系统在整合测绘处理与成果管理、保持基础数据的现势性方面所取得的成果,总结了系统在建设与使用过程中的优缺点,为其它地区建立或改造测绘成果系统提供借鉴。     

病态加权总体最小二乘靶向病灶的正则化方法

病态EIV模型的病灶源于设计矩阵的部分数据列之间存在复共线性关系。针对病灶特点制定正则化策略,在克服病态性的同时尽量减小正则化过程所引起的副作用,提出靶向病灶的正则化方法。通过数值试验,与总体最小二乘方法、病态总体正则化方法等进行比较,结果表明靶向病灶的正则化方法最优。     

Altimeter Signal-to-Noise for Deep Ocean Processes in Operational Systems

The ocean signal for this study is the sea surface height due to the slowly varying (greater than 5-day) ocean processes, which are predominantly the deep ocean mesoscale. These processes are the focus of present assimilation systems for monitoring and predicting ocean circulation due to ocean fronts and eddies and the associated environmental changes that impact real time activities in areas with depths greater than about 200 m. By this definition, signal-to-noise may be estimated directly from altimeter data sets through a crossover point analysis. The RMS variability in crossover differences is due to instrument noise, errors in environmental corrections to the satellite observation, and short time period oceanic variations. The signal-to-noise ratio indicates that shallow areas are typically not well observed due to the high frequency fluctuations. Many deep ocean areas also contain significant high frequency variability such as the subpolar latitudes, which have large atmospheric pressure systems moving through, and these in turn generate large errors in the inverse barometer correction. Understanding the spatial variations of signal to noise is a necessary prerequisite for correct assimilation of the data into operational systems.     

Application of neural networks in natural periods identification and simulation of prefabricated buildings response

The paper deals with an application of neural networks for detection of natural periods of vibrations of prefabricated, medium height buildings. The neural network technique is also used to simulate the dynamic response at selected floor of one of the analysed buildings subject to seismic loading induced by explosives in a nearby quarry. Both the training and testing patterns were formulated on the basis of measurements performed on actual structures. The results of neural network identification of natural periods of the considered buildings obtained with different soil, geometrical and stiffness parameters are compared with the results of experiments. The application of back-propagation neural networks enables us to identify the natural periods of the buildings with accuracy quite satisfactory for engineering practice. The experimental and generated data of vibration displacements are compared and much clearer comparison is given on the phase plane: displacements versus velocities. It was stated that a good generalization takes place both with respect to displacements and velocities.     

视真电阻率ρz在定井位中的应用探讨

介绍了视真电阻率ρz计算方法，通过对实际测深资料与井中电测资料的对比，证明了视真电阻率ρz的可靠性。在实际应用中可取得良好的效果。     

ERA-interim气温、地温再分析数据在青海东部农业区的适用性评估

利用1999—2018年逐月ERA-interim再分析数据,选取青海省东部农业区的15个气象站点平均气温和土壤温度,采用误差和相关性分析,对比两种资料时间和站点空间变化规律,并对ERA-interim再分析资料的准确性进行验证评估。结果表明：ERA-interim再分析数据平均气温、5和15 cm土壤温度均低于观测值,分别偏低3.5、4.3和4.5℃;观测值与订正前后的再分析资料月际和季节变化基本一致,空间变化均表现出从东南部向西北部减小的趋势,而且最大值和最小值出现的站点完全一致。近20年来,观测值与再分析资料平均气温均呈现上升趋势,5和15 cm土壤温度观测值表现为升高趋势,而再分析数据呈减小趋势。与订正前相比,订正后的再分析资料与观测值的平均偏差和均方根误差明显减小,同时平均偏差和均方根误差年际变化均呈先增大后减小的趋势。年内平均偏差和均方根误差均呈现“M”型,最大值均出现在4月,最小值出现在12或1月。东部农业区地形复杂、海拔高度差异是再分析资料比观测值偏低的主要原因,利用回归方程实现平均气温和土壤温度再分析数据的订正,有效降低了ERA-interim再分析数据的偏差,提高再...     

中国海区区域地质编图中重磁图的编制方法

本文简要介绍了局控项目《中国海区１∶５０万区域地质编图（大连幅）》重力异常图、磁力异常图的编制过程，给出了一种以计算机为手段、实现编图自动化的新方法，并分析了该方法与以往编图方法的不同和优点，以国际分幅在中国海区开展区域地质编图尚属首次，在既无海区地质调查规范，又无海区地质调查编图规范的情况下，这一工作无异具有开创性。从理论上系统总结出一套切实可行的编图方法，对于编制中国海区区域地质调查编图规范以     

华夏家谱GIS的数据组织与系统架构

华夏文明源远流长,家谱、正史与方志共同构成了中华文明史的三个重要成分,其中,家谱以家族中的个人信息为基本记录单元,以人与人之间的关系为框架,形成了富有中国特色的对家族从空间分布到时间演化的完整描述体系,家谱资料的蕴含信息和记录粒度是其他历史资料所不能比拟的。家谱GIS扩展了现有家谱信息描述的概念,通过强化其中蕴含的空间信息,以家族谱系为基础,在空间信息技术的支持下,重构个人的空间活动,重现一个家族的兴衰、繁衍与变迁,实现从宏观到微观角度家族历史的全面地反映。本文分析了家谱与GIS的关系,提出了家谱GIS构建所必须的统一的历史地理时空描述框架;在此基础上分析了家谱中信息的组织模式,设计了的家谱的核心数据模型;在Web2.0理念下,以公众参与的开放式系统构建为基础,设计了家谱GIS的系统架构并进行了系统实现。     

基于深度学习的太阳F_10.7辐射通量的短期预报研究

F_10.7太阳辐射通量作为输入参数被广泛运用于大气经验模型、电离层模型等空间环境模型,其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.采用时间序列法统计了太阳辐射通量F10.7指数和太阳黑子数(SSN)的关系,给出了两者之间的线性关系,在此基础上提出了一种基于长短时记忆神经网络(Long and Short Term Memory,LSTM)的预报方法,方法结合了54 d太阳辐射通量指数和SSN历史数据来对F_10.7进行未来7 d短期预报,并与其他预报方法的预报结果进行了比较,结果表明:(1)所建短期预报7 d方法模型的性能优于美国空间天气预报中心(Space Weather Prediction Center, SWPC)的方法,预测值和观测值的相关系数(CC)达到0.96,同时其均方根误差约为11.62个太阳辐射通量单位(sfu),预报结果的均方根误差(RMSE)低于SWPC,下降约11%;(2)对预测的23、24周太阳活动年结果统计表明,太阳活动高年的第7 d F10.7指数预报平均绝对百分比误差(MAPE)最优可达12.9%以内,低年最优可达2...     

应用MODIS影像监测海州湾无机氮浓度的研究

利用连云港海州湾2004年至2006年的水质监测资料,选取时间上完全同步的空间分辨率为500m的MODIS Terra 1B数据,对反射率的单波段因子和波段组合因子与可溶无机氮（DIN）质量浓度之间进行相关分析。从总体上看,单波段因子与DIN质量浓度的相关性较低,但在含氮基团倍频和合频吸收带附近的波段（波段2、7）反射率与DIN质量浓度呈负相关,显示了含氮基团对水体光谱特征的影响;在波段组合因子中,因子F11（3.4）和F13（3.4）与DIN质量浓度呈显著正相关,用这两个因子建立DIN质量浓度的回归模型,R^2都达到0．7以上,相对精度达70％左右,最终选择因子F11（3.4）的线性模型反演该海域的DIN质量浓度,其结果与实际情况非常吻合。