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1.
区域地下水信息管理系统研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过《河南省地下水动态信息管理系统》的建立,讨论了区域地下水信息管理系统的设计目标,数据结构和软件实现,着重介绍了系统的软件设计特点,最后指出了这种管理系统在水文地质部门中具有广泛的应用前景。 相似文献
2.
黑龙江省是矿产资源大省,矿业产值占全省GDP的30%,矿业的位置举足轻重。而对于我省每年矿产资源的开采量,各部门统计数据相差悬殊,对生产企业的实际产量没有掌握,仅凭企业自行申报,无法核实,客观上导致了资源及税费的流失。这对矿政管理及矿业权设置、结构优化、布局调整都是极为不利的。因此,摸清矿产资源的家底已迫在眉睫。 相似文献
3.
多边形统计数据空间分析的不确定性研究——以北京市海淀区人口普查数据为例 总被引:1,自引:0,他引:1
普查数据是地理学空间分析的重要数据源。由于受到数据与计算机处理能力的限制,以往的研究对普查数据空间分析的不确定性未给予足够重视,也未形成成熟的研究方法。在建筑物单元的人口普查数据支持下,本文基于多边形统计数据的可塑面积单元问题(Modifiable areal unit problem,MAUP)特征,设计了一种该类数据空间分析不确定性的研究方法,采用不同的尺度(Scale)及分区(Zoning)系统对多边形的统计数据空间分析的准确性进行了分析。实验引入尺度与形态指数,利用可视化分析和数据拟合的研究方法,对尺度及分区对空间分析结果的影响模式进行了模拟。研究结果表明:(1)以统计小区的空间分析,其结果受统计小区空间形态的影响较大,不确定性强,不能充分反映统计数据本身的空间特征;(2)规则格网能较好地保持原始统计数据的空间分布特征,但仍然受尺度及分区影响;(3)规则格网的空间分析结果及其准确性与尺度有较好的拟合关系,不同尺度下的分析结果不确定性是原始数据不同尺度特征的体现;(4)分区效应受空间分析方法的计算尺度影响,两者共同对空间分析结果产生影响。对于固定尺度的规则格网,其邻接多边形数目是分析结果不确定的主要原因。本文研究结果表明,在多边形统计数据空间分析时,应该对其使用规则格网重新聚合,并根据实际应用的需求选择多尺度分析方法,以达到实际应用目的。 相似文献
4.
从湖南省测绘局2007—2010年测绘统计数据中,撷取了几组有关经济发展的数据,分析了测绘事业不断发展的进程和成果。 相似文献
5.
利用卫星ETM与样方统计数据研究西鄂尔多斯珍稀濒危植物种群分布规律 总被引:9,自引:0,他引:9
使用1999年8月30m分辨率的ETM遥感数据、DEM数据和25个典型的4^4m^2的地面实测样方统计数据、数字化了1994年的珍稀淑危植物分布图,用遥感技术西鄂尔多斯珍稀濒危植物群落进行了水平和垂直带分布规律的研究。图像处理采用遥感弱信息提取技术,识别了建群植物及其种群组合特征;并结合三维景观影像对珍稀植物种群生存生境的地貌、土壤等条件的相关性进行了分析,揭示了垂直、水平地带分异规律,建立了相关分析模型。研究结果为珍稀濒危植物动态监测和物种多样性保护提供了新的技术方法和分析决策依据。 相似文献
6.
7.
温州市属于七山一水二分田,人多地少是公知的市情。但是,到底有多少耕地,详细的情况又是如何的呢?恐怕知道的人不多。目前,我们在耕地面积上有两个不同的数据,一是统计局耕地统计数据,2006年年报数据为236.76万亩,其中水田177万亩,旱地59.76万亩。二是国土资源局土地调查数据,2006年土地变更调查数据为364.28万亩,两家的差距近130万亩。那么,为什么会有这样大的差距,原因是什么?以下从耕地的概念、国土部门数据的取得等方面进行介绍。 相似文献
8.
探讨了基于作息空间思想的人口统计数据空间化方法。定义居住和工作的活动空间范围为作息空间,并结合土地利用类型数据和泰森多边形构建了作息空间,以作息空间人口密度作为人口空间分布的表达方式。对辽宁省2005年人口统计数据进行了实例分析,精度优于传统的面积权重内插法,结果的地图渲染能够表现受自然因素和社会经济因素影响的人口分布特征。该方法不涉及复杂的权重计算过程,也可以避免主观因素的干扰,简单易行,有较强的实用性。 相似文献
9.
数据可视化技术利用计算机图形图像学以及数据挖掘技术,以交互方式将数据中的隐藏信息展示给用户,为用户决策提供参考。近年来,随着PC计算能力与互联网技术的快速发展,传统的数据可视化技术已无法满足人们日益增长的信息处理需求。目前,数据可视化在可视化过程中存在显示结果精确度低、表达方式单一、不能突出数字信息内含的规律性等问题。本文针对上述问题提出了基于三维地图的可视化大数据解决方案,该方案通过制作专题地图可视化数据,对数据的规律性进行了研究,从而方便用户理解数据的深层次信息,发现隐藏的特征、模式、趋势等信息。 相似文献
10.
当今社会正处于一个信息爆炸的时代,随着企业信息化技术的发展,除了政府机构、媒体(传统媒体)、企业等提供越来越多的数据以外,新兴的社会化媒体、物联网技术等的应用普遍化、介入人类生活的深入化也是数据量急剧增长的主要原因.这些数据大多以表格的形式存放在数据库内,既枯燥又难于理解.如何才能将这些数据有效地展示出来,帮助用户理解数据,发现潜在的规律,是亟待解决的问题.数据可视化能够将抽象的数据表示成为可见的图形或图像,显示数据之间的关联、比较、走势关系,有效揭示出数据的变化趋势,从而为理解那些大量复杂的抽象数据信息,为企业决策支持提供帮助.本文把大数据时代作为背景,把统计数据作为一个整体研究对象,将可视化技术和可视化表现作为方法手段,对各自进行分类和研究探讨,从而全面地认识数据可视化. 相似文献