基于空间大数据的智慧城市脉动可视化研究

随着智慧城市信息化建设热潮的日益高涨,全国各地政府纷纷响应国家部委号召打造智慧城市应用典范,而地理空间公共信息平台是其建设重要组成部分。基于平台已汇聚海量数据基础,开展客观反映城市发展脉搏的数据分析并以通俗易懂的形式可视化表达是本文研究的重点。通过以天津中新生态城为例,利用Canvas Web可视化渲染技术,搭建基于B/S架构的海量数据可视化平台,实现城市发展脉动规律的时空动态展示。     

《岩矿测试》文章写作要求

<正>为提高文章可读性,力求针对具体的科学问题,突出研究重点、重要发现和技术创新,《岩矿测试》来稿各个要素的写作内容要求如下。(1)全文:针对具体的科学问题,发现并总结科学规律和可供他人借鉴的研究思想和技术方法。研究目标明确,技术方法     

全程探空记录数据分析

文章通过分析探空仪上升和下降这两个阶段所得资料,发现下降段温度元件的长波辐射误差、太阳辐射误差均比上升段的相应误差小,下降段温度元件的滞后误差比上升段相应误差大,但下降段温度元件总体测温误差并没有增加。外界温度变化速率的大小对现用探空气压传感器影响不大,同时从上升和下降两段观测到的等压面和对流层顶气压看,下降段气压观测误差几乎没有出现,不影响观测的可用性。湿度滞后误差与环境温度密切相关,测湿误差虽然较大,但其观测误差仍然远远好于过去的59型探空仪。雷达测风数据与探空仪上升或下降状态没有关系,因此探空仪下降段的资料可用。     

石英Ti/Ge-P:基于机器学习的矿床类型判别新图解SCIEI北大核心CSCD

石英的微量元素记录了石英生长的物理化学条件。通过微量元素对石英原岩进行分类的研究历史已久,经典工作是在以微量元素为坐标轴的图解上绘制各类型石英的分布范围,以区分石英类型。经典图解包括Rusk(2012)提出用于区分三种矿床类型石英的Al-Ti二元图解,和Schr9n et al.(1988)提出的用于判别不同岩浆岩类型石英的Ti-Al-Ge三元图解。越来越多的研究表明,上述图解不能满足对更多石英类型进行分类的需求,同时也出现与部分已知产状类型的石英微量元素判别相矛盾的情况。随着石英原位微区测试方法的成熟,高精度石英微量元素数据逐渐丰富为系统开展机器学习提供了大数据基础,为石英微量元素研究提供了新的角度和可能性。本研究运用机器学习分类方法对石英微量元素进行精确数学分析,提出Ti/Ge-P图解为石英成因研究提出新的地球化学指标。本文同时测试了六种经典机器学习分类算法,提高Ti/Ge-P图解在石英成因分类研究上的精度。此Ti/Ge-P图解适用于多种矿床研究,包括但不局限于斑岩型矿床、矽卡岩型矿床、浅成低温热液型矿床、卡林型矿床以及造山型矿床中的石英。这项工作是大数据技术与机器学习技术在地球化学研究中的积极探索。     

基于卷积自编码网络的夏河—合作地区金矿定量预测

甘肃夏河—合作地区属西秦岭成矿带, 区域地质构造复杂、矿产资源丰富。该地区已发现一定数量的金多金属矿床(点), 且在矿集区及周边地区仍存在良好的金多金属矿找矿潜力。本文以夏河—合作地区为研究区, 基于成分数据分析定量提取了成矿元素组合, 集成了以构造-地球化学异常为基础的多元信息综合找矿模型, 基于卷积自编码网络(Convolutional Auto-Encode, CAE)模型进行区域金矿产资源定量预测。结果表明CAE模型在该区的预测具有良好的性能(AUC=0.90), 以此为依据确定的7个预远景区值得进一步开展勘查工作。     

面向重大公共卫生事件的位置服务技术——以COVID-19疫情为例

2020年初暴发的新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)疫情给全球人民生命安全和经济发展带来了严重影响。位置服务以庞大的地理空间信息数据库为依托,能向服务对象提供与地理信息相关的便捷、实时、精准的综合性服务,可很好地运用于紧急救灾、大流量人员追踪、复杂环境下的现场人员管控等事件中。事实证明,位置服务的优势特性在2020年春中国COVID-19疫情防控中起到了非常重要的作用。从北斗车联网平台、基于泛在定位的基础服务、时空大数据分析与疫情防控、智能导航机器人参与抗疫等多个方面阐述了中国COVID-19疫情下的位置服务应用。通过对这些应用及技术手段的分析总结,深化位置服务技术的内涵,可以为今后重大公共卫生事件的应急处置提供解决方案。     

农业“一张图”构建与综合数据分析

上海市农业“一张图”通过地理信息技术建立一个“虚拟农业农村地理环境”,以农用地块为基础,汇聚了多源的农业地理信息数据,形成了以农用地块为唯一识别码,在农用地块基础上挂接各种农业专题信息的丰富的农业地理信息大数据。为加强数据共享和应用,本文通过OGC标准服务接口和定制化空间信息服务接口为各业务系统提供统一的农业地理信息支撑服务,包括WMS服务和WFS服务。同时,通过农业综合大数据分析,可以为本市绿色农业发展及农业供给侧结构性改革提供数据支撑和技术支撑。     

球粒陨石难熔包体中贵金属的矿物岩石学分析:对太阳星云演化的启示

球粒陨石中的富钙富铝难熔包体(Ca,Al-rich Inclusion,CAI)是太阳系最早形成的物体,保留了太阳星云早期的原始信息,但深入研究发现许多难熔包体具有复杂的演化历史,包括部分熔融和后期变质作用等.针对难熔包体中更为难熔、化学性质更为稳定的贵金属颗粒进行天体化学研究,选取CV群碳质球粒陨石NWA 2140,对其CAI中的贵金属颗粒进行岩石学观察及化学成分测定.根据得到的成分分析结果,能大致推出包体经历过的热力学历程,辨识出两类贵金属合金颗粒,这两类贵金属分别为早期冷凝产物和原生金属的后期蚀变产物.     

利用统计方法判断中天观测数据的参考星表

中天观测数据在建立太阳系高精度行星历表时具有重要作用.在处理由JPL(Jet Propulsion Laboratory)以及IMCCE(Institut De Mecanique Celeste Et De Calcul Des Ephemerides)提供的中天数据时发现,有若干组数据的参考星表没有被明确指出。对于这些信息不完整的数据,无从改正数据由参考星表而引起的系统差。课题研究的主要目的是利用DE421历表确定存在缺陷的这类观测数据的参考星表。通过DE421给出行星在GCRS(Geocentric Celestial Reference System)中的相应位置,并把此位置转换到参考假定的参考星表时行星的理论视位置。通过引入的两个统计量分析原始数据与理论位置的差异显著性,检验假定的数据参考星表是否恰当.结果显示,此方法能够有效区分数据的参考星表,能够确定信息不完整的数据组缺少的参考星表。最后,所有中天数据被转换到GCRS坐标系,以便在历表研制中使用。     

麦哲伦星云巡天深度数据研究

由欧洲南方天文台发起的麦哲伦星云巡天是一个针对麦哲伦星云的巡天项目,其近红外波段的观测图像覆盖了麦哲伦星云的大部分区域.由于此数据处理系统基于通常目标设计,对于较暗目标的处理结果并不够好.针对这个问题,采取了一系列适用于麦哲伦巡天暗端数据的手动处理方法,通过合并多个时期的巡天数据并采用点扩散函数(Point Spread Function,PSF)测光来提高此巡天数据在暗端的表现.结果在暗端的表现与数据处理系统相差较大,主要体现为精度更高,在误差小于0.1 mag的情况下,其结果较数据处理系统的深0.8 mag,同时发现了更多的有效点源,以50%完备度为限,点源数目高于数据处理系统至少30%.