测绘专业研究生创新能力培养模式探讨

重点实验室与工程科研中心是国家科技创新平台体系的重要组成部分,在科研平台的支持下,针对如何培养具有创新能力的研究生和提高研究生的科研素质的问题,该文结合矿山空间信息技术国家测绘地理信息局重点实验室在研究生创新能力培养上的做法,从多元化培养模式、开放式科研创新模式、科研考核等多个方面对测绘专业研究生创新能力培养模式进行探讨。     

基于SuperMap的三维土地利用现状信息系统开发研究

针对土地调查数据的应用需求,本文提出了利用SuperMap,Javascfipt,HTML等技术集成开发“三维土地利用现状信息系统”的方法.对系统技术架构、功能、数据组织进行了设计,并完成系统的构建,实现土地调查数据的三维应用,扩大了土地调查数据成果的应用范围,提高了国土部门的信息化服务水平.     

云南省地理信息产业发展现状与对策研究

在分析云南省地理信息产业发展现状和面临新形势的基础上,提出了云南省地理信息产业发展思路、优先发展领域和支持与服务措施。     

浅析智慧城市地理信息关键支撑技术

通过全面梳理智慧城市的概念和内涵,研究提出了智慧城市的4个重要组成部分,剖析了智慧城市的关键支撑技术。同时,智慧城市建设也离不开现代地理信息技术,必须大力发展天空地一体化的地理信息实时获取技术、海量多源地理信息数据智能化处理与管理技术、网络化的地理信息智慧服务技术,同时应解决好相应的技术难题,以更好地支撑智慧城市建设。     

中国喀斯特天坑研究起源、进展与展望

喀斯特天坑是20世纪末首先在中国南方峰丛和峰林喀斯特地区中发现的一种特殊且宏大的地表负地形,由于具有独特的科学价值和旅游价值,自被发现以来便引起了国内外地貌学者和地质学者的高度关注。对于喀斯特天坑(tiankeng)能否显著区别于其它普通漏斗,而成为一种独立的喀斯特地貌类型,国内外学者已从形态学、成因学、演化发生学等方面进行了深入探究,但仍未取得完全共识。国内外学者在其分类、形成与演化机制、发育条件、地质年代判定、岩溶生态环境等一系列问题上,也进行了较深入的探讨与激烈的争论。同时,对于喀斯特天坑价值的讨论以及开发与保护方面的研究也正引起国内外学者越来越多的关注。为此,论文围绕中国喀斯特天坑的研究阶段、研究进展、价值和开发与保护等主要议题进行了系统性的梳理与评述,进而提出中国喀斯特天坑当前研究中存在的问题和未来的研究方向。     

大数据对人文—经济地理学研究的促进与局限

大数据技术的诞生不仅快速推动着社会的进步,而且也将科学研究不断引向新的高度。以人类社会经济活动为主要研究对象的人文—经济地理学与当前大数据建设和发展趋势具有高度一致性,大数据的发展对丰富和完善人文—经济地理学势必起到积极的推动作用,同时也对人文—经济地理学的学科思维和研究方法提出了新的挑战。梳理和分析了目前大数据在人文—经济地理学主要研究领域,包括城市内部空间研究、交通与消费行为、社会空间与社会网络研究中的最近进展,以及大数据对参与式研究和决策平台的作用。着重剖析了大数据对人文—经济地理学数据获取,研究思维与范式,研究内容、研究时空尺度与研究目标等方面的促进作用与存在问题,特别是由于大数据自身发展的不完善,在数据收集特别是数据属性方面还存在很大的局限,缺乏理论基础将会使得大数据与实际应用受到很大限制,同时,数据本身也不能替代研究者思维和决策过程。因此,人文—经济地理学者应该科学对待大数据所带来的机遇,弥补和丰富以往发展中的短板,即完善学科数据建设、建立大数据应用较为完善的研究方法体系,促进跨域数据整合和跨域研究,以及推进研究对象和研究目的的转变。     

TanDEM-X双站SAR干涉测量及研究进展

较全面、系统地介绍了Tan DEM-X/Terra SAR-X双站SAR科学计划,重点涉及其科学目标、Tan DEM-X卫星参数、轨道结构以及干涉数据获取模式等相关内容,并讨论了双站SAR成像、极化In SAR和数字波束成形等干涉测量新技术及其研究进展。这些双站SAR新技术的实现将大大地推动SAR干涉测量在全球地形测绘、冰川学、海洋学及地质学等领域中的应用。     

短波辐射研究概述

主要阐述太阳短波辐射研究在陆面过程及陆气相互研究中的重要性,全面回顾了有关短波辐射的研究成果,结合目前在陆面过程领域具有代表性的短波辐射研究方案,指出当前在这一领域研究中有待于解决的问题和发展趋势,为进一步研究太阳短波辐射状况和特征提供科学依据.     

PROGRESSES AND PROSPECTS IN RESEARCH ON SEASON DIVISION AND SEASONAL CHANGES IN CHINA

Progresses in the research for season division and seasonal changes are reviewed systematically in this paper,which particularly introduces the results of a national natural science foundation project,"the nonlinear identification of seasonal changes and its responses to global warming".The project developed two objective and quantitative methods for season division:the non-linear similarity measure(NSM) method and the regional multi-element optimal dissection(RMOD) method,which differ from traditional ones for season division.Besides,the project further investigated seasonal changes and their responses to global warming,analyzed evolution characteristics of the starting date and length of seasons in history,revealed their relationships with extreme events and precipitation patterns in rainy seasons,and thereby built a research system for seasonal changes in China under the global warming background.Finally,the authors make an outlook on the research for season division and seasonal changes and put forward several issues associated with season and climate changes that need to be further explored.     

四川旱涝震灾害的人工神经网络外推预测

选取旱、涝、震灾害之间的一步转移概率作为Ｂ－Ｐ人工神经网络训练样本的输入信息，建立了四川旱、涝、震的人工神经网络灾型预测模型。Ｂ－Ｐ网络模型应用于实例预测结果与用主分量分析法的趋势预测结果精度接近。