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991.
城乡规划建设迫切需要信息化决策支持手段.文章从整体上详细地设计了城乡规划辅助决策系统的框架以及数据库:以GIS为核心,以ArcGIS Server为开发平台,采用Flex开发语言,设计并开发了城乡规划决策统一平台;基于面向服务的思想,在一体化集成框架的基础上,对城乡规划辅助决策系统数据库设计进行了论述,并对数据库设计中所涉及到的控制性详细规划的各类矢量地理空间数据进行了整合;初步实现了标准化的、统一的城乡规划辅助决策数据库.实验表明:该平台具有先进的网络服务特性、高度的集成性以及良好的移植性,为城市信息化管理辅助决策提供参考. 相似文献
992.
993.
Over the last years, geospatial web platforms, social media, and volunteered geographic information (VGI) have opened a window of opportunity for traditional Public Participatory GIS (PPGIS) to usher in a new era. Taking advantage of these technological achievements, this paper presents a new approach for a citizen-orientated framework of spatial planning that aims at integrating participatory community work into existing decision-making structures. One major cornerstone of the presented approach is the application of a social geoweb platform (the GeoCitizen platform) that combines geo-web technologies and social media in one single tool allowing citizens to collaboratively report observations, discuss ideas, solve, and monitor problems in their living environment at a local level. This paper gives an account of an ongoing participatory land-zoning process in the Capital District of Quito, Ecuador, where the GeoCitizen platform is applied in a long-term study. 相似文献
994.
周士刚 《测绘与空间地理信息》2014,(5):133-136
阐述了GIS(地理信息系统)的概念、特点以及GIS技术应用的范围,分析了城市消防附属设施资源与GIS技术的紧密相关特性。以城市消防部门应用需求为基础,提出了基于GIS技术的城市消防应急指挥地理信息系统结构设计、数据库设计、专题空间地理信息数据设计、功能设计等。最后结合哈尔滨市城市消防应急指挥地理信息系统开发试验,展示了部分项目开发内容。 相似文献
995.
陈俊明 《测绘与空间地理信息》2014,(5):123-126
空间关联规则是空间数据挖掘(SDM)中的重要内容之一。由于空间数据的复杂性,传统的空间关联规则挖掘方法主要是将空间数据库变换为非空间数据库,通过挖掘算法挖掘空间关联规则。目前,Apriori算法是关联规则挖掘中使用最为普遍的算法,但是,由于该算法在关联规则提取过程中需要多次扫描数据库,并且产生冗余的候选项集,因此,在执行大型数据库的关联规则挖掘时,具有效率低下的缺陷。本文基于Apriori算法提出了基于布尔矩阵的空间关联规则挖掘算法,并以挖掘福建省厦门市土地覆盖现状与地形特征因子的空间关联关系作为试验案例,对比Apriori算法的提取结果与提取效率,结果表明:该算法不仅减少了扫描数据库的次数,而且减少了冗余候选项集的产生,提高了空间关联规则的提取效率。 相似文献
996.
曹铁朋 《测绘与空间地理信息》2014,(7):74-76,79
数据库自动备份功能的实现大都是制作一个工具在Windows任务里定时执行,而工具的制作则多种多样,可以使用高级语言开发平台编写,也可以使用脚本写成批命令执行。常规的是开发一个自动备份工具,这样做有一定的开发量,且需要依赖某些部署环境。本文介绍在Windows平台下,如何仅通过dos命令和vbs脚本完成Oracle属性数据和ArcSDE空间数据的自动备份功能。 相似文献
997.
为解决目前医院地理信息服务系统在信息共享、空间分析等方面的不足,采用ArcGIS Server组件、C#编程语言、SQL Server数据库研发了医院网络地理信息服务系统。该系统以天地图作为基础地理数据,融合医院空间与医疗信息,并部署到互联网环境中。除具有医疗专题信息的网络浏览与查询外,系统还实现了诸多空间分析、地学统计等功能,既可为市民就医提供更全面的信息查询,又可为医疗事故的突发与应急提供技术支撑。 相似文献
998.
We investigated trends in future seasonal runoff components in the Willamette River Basin (WRB) of Oregon for the twenty‐first century. Statistically downscaled climate projections by Climate Impacts Group (CIG), eight different global climate model (GCM) simulations with two different greenhouse gas (GHG) emission scenarios, (A1B and B1), were used as inputs for the US Geological Survey's Precipitation Runoff Modelling System. Ensemble mean results show negative trends in spring (March, April and May) and summer (June, July and August) runoff and positive trends in fall (September, October and November) and winter (December, January and February) runoff for 2000–2099. This is a result of temperature controls on the snowpack and declining summer and increasing winter precipitation. With temperature increases throughout the basin, snow water equivalent (SWE) is projected to decline consistently for all seasons. The decreases in the centre of timing and 7‐day low flows and increases in the top 5% flow are caused by the earlier snowmelt in spring, decreases in summer runoff and increases in fall and winter runoff, respectively. Winter runoff changes are more pronounced in higher elevations than in low elevations in winter. Seasonal runoff trends are associated with the complex interactions of climatic and topographic variables. While SWE is the most important explanatory variable for spring and winter runoff trends, precipitation has the strongest influence on fall runoff. Spatial error regression models that incorporate spatial dependence better explain the variations of runoff trends than ordinary least‐squares (OLS) multiple regression models. Our results show that long‐term trends of water balance components in the WRB could be highly affected by anthropogenic climate change, but the direction and magnitude of such changes are highly dependent on the interactions between climate change and land surface hydrology. This suggests a need for spatially explicit adaptive water resource management within the WRB under climate change. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
999.
Brian J. Harshburger Karen S. Humes Von P. Walden Troy R. Blandford Brandon C. Moore Raymond J. Dezzani 《水文研究》2010,24(10):1285-1295
As demand for water continues to escalate in the western Unites States, so does the need for accurate monitoring of the snowpack in mountainous areas. In this study, we describe a simple methodology for generating gridded‐estimates of snow water equivalency (SWE) using both surface observations of SWE and remotely sensed estimates of snow‐covered area (SCA). Multiple regression was used to quantify the relationship between physiographic variables (elevation, slope, aspect, clear‐sky solar radiation, etc.) and SWE as measured at a number of sites in a mountainous basin in south‐central Idaho (Big Wood River Basin). The elevation of the snowline, obtained from the SCA estimates, was used to constrain the predicted SWE values. The results from the analysis are encouraging and compare well to those found in previous studies, which often utilized more sophisticated spatial interpolation techniques. Cross‐validation results indicate that the spatial interpolation method produces accurate SWE estimates [mean R2 = 0·82, mean mean absolute error (MAE) = 4·34 cm, mean root mean squared error (RMSE) = 5·29 cm]. The basin examined in this study is typical of many mid‐elevation mountainous basins throughout the western United States, in terms of the distribution of topographic variables, as well as the number and characteristics of sites at which the necessary ground data are available. Thus, there is high potential for this methodology to be successfully applied to other mountainous basins. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
1000.
广州市美丽乡村空间分异特征及其影响因素 总被引:1,自引:0,他引:1
以广州市已公布的4批美丽乡村建设试点数据为基础,通过最邻近指数、基于Riple’s函数的多距离空间聚类分析、核密度分析和叠置分析等方法,探讨了广州市美丽乡村的发展现状、空间分布格局及其影响因素。结果表明:1)自2013年起,广州市美丽乡村数量逐年递增且增长率呈现上升趋势;2)广州市美丽乡村空间分布呈明显的集聚型分布;3)Ripley’s函数分析表明美丽乡村要素点空间分布格局随距离变化略有不同,在0.14 km处集聚强度达到最大;4)核密度分析显示美丽乡村高密度区域主要分布在广州南部和西北部,包括番禺-南沙1个热点主核心区和从化、花都-白云2个热点副核心区,密度分布呈现多核心不均衡特点;5)乡村的地形水文、人文历史、交通区位和政策规划为美丽乡村空间分布的主要影响因素,其中,政策规划因素对“美丽乡村群”空间格局的形成起决定性影响。空间分布特征总体反映出广州市美丽乡村规划建设初见成效,并逐步形成以热点核心区为基础的“美丽乡村群”。最后,在乡村选点、空间优化、价值提升以及乡村治理等方面提出若干建议。 相似文献