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11.
在信息技术快速发展和万众创新、大众创业的时代背景下,创新与创新人才已成为国家发展的重要推动力,创新教育和创新人才培养成为高校的重要任务。本文以武汉大学地理信息科学(GIS)专业为例,结合专业特点和优势,探索了"地理素养、测绘技能"驱动下的GIS专业大学生创新能力的培养模式和"厚基础、重知识、强技能"的贯通式培养途径。围绕创新人才培养和成长的内在因素和外部条件,从人才培养方案与课程体系、创新型教师团队与新型教学方法、教学科研创新平台与创新条件、创新人才发展评价与激励机制等4个方面开展了创新型发展探索。结合实践表明,本模式取得了显著的创新成果,产生了良好的示范辐射作用。 相似文献
12.
利用东北地区近几年流动重力观测数据,分析前郭5.8级震群周边重力点值的时序变化特征,并基于重力段差变化对东北地区整体和局部重力变化引入能够反映异常显著性程度的指标量G和C值,最后对前郭5.8级震群前的重力场动态变化作三维密度反演。结果表明:1)前郭5.8级震群发震构造两侧的局部重力变化具有较明显的差异性,其变化趋势可作为识别构造活化或解耦运动的标志;2)显著性指标量G和C值能够为地震重力前兆的定量描述提供新思路;3)震前重力变化的反演结果显示地震发生在质量运移的过渡区域,垂向反演结果对本次地震的震源深度有一定的揭示意义。 相似文献
13.
Peng Yue Fan Gao Boyi Shangguan Zheren Yan 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2243-2274
ABSTRACT High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning. 相似文献
14.
在回转椭球状降水粒子的假设下求出了降水粒子的散射截面,并且考虑了粒子轴线铅垂和随机取向两种重要的典型情况;推导了双极化雷达的回波方程以及降雨量公式。该方程除包含降水粒子的信息外,关于雷达与降水粒子间的几何关系都以雷达天线仰角及雷达与降水粒子间的距离表示,同时还考虑了地球的球面效应和大气折射效应。由于采用了并矢方法,使推导简捷明了 相似文献
15.
地壳对海洋潮汐的响应 总被引:2,自引:2,他引:0
应用三维动态有限元方法研究了中国北部地区的地壳对邻近的渤海与黄海海平面变化的响应。虽然此应力场过于微弱不足以引发地震,但发现应力集中的位置及应力场变化较大的位置恰好与某些现代地震的震中一致。这一结果表明研究地壳对广泛分布的载荷的响应对研究区域地震构造是有帮助的。 相似文献
16.
格网DEM地形模拟的形态保真度研究 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了现有格网DEM地形模拟的失真现象,研究DEM地形模拟失真的根源.提出了DEM地形形态保真度的概念,探讨了建设高保真DEM必须解决的问题. 相似文献
17.
18.
19.
GIS支持下长江口南支河道百年来的演变 总被引:2,自引:0,他引:2
利用长江口南支河道1900—2001年的5幅海图资料,在GIS的支持下,建立了百年来长江口南支河道的水下数字高程模型(DEM),在此基础上对其演变特征进行了计算和分析。结果表明:(1)1900—2001年间南支河道表现为微冲,不同时段的冲淤状况不同。(2)南支河道的冲淤演变主要表现为5个水道和4个成形沙体的冲淤变化,各水道的最大水深和成形沙体的总面积和总体积都呈不断增大趋势。(3)南支河道各主要断面以复式河槽为主,主槽位于南岸,且最大水深不断增大。位于南支河道入口处和出口处断面的变化比中段断面的变化剧烈。(4)南支河道的演变是自然演变和人工控制共同作用的结果。 相似文献
20.
Kazuo Abe 《Journal of Oceanography》2008,64(6):961-967
From August 2006 to August 2007, the concentrations of dissolved silica (Si(OH)4) were monitored in the surface water of Urasoko Bay and the mouth of the stream that runs into the bay. Urasoko Bay is located
on the northern coast of Ishigaki Island, Okinawa, Japan, which is in a subtropical area of the North Pacific Ocean and is
surrounded by a relatively poorly developed fringing reef. Added to these samples were freshwater from the upstream area and
brackish water that exudes at the beach site, which were collected from April to June 2007. Rainwater samples were also collected
during the study period. The concentration of Si(OH)4 generally decreased from upstream to the bay site, and, on clear days, Si(OH)4 data from all study sites (the bay, beach, stream mouth, and upstream) plotted against salinity fell on a single straight
line. When the influence of rainwater was, the results were scattered below the straight line, which suggests dilution by
rainwater with a much lower Si(OH)4 concentration. These findings show that offshore seawater, rainwater, and upstream freshwater regulate the concentration
of Si(OH)4 in the surface water of Urasoko Bay. 相似文献