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野外科学观测研究台站（网络）和科学数据中心建设发展 总被引：1，自引：1，他引：1
中国科学院地理科学与资源研究所成立80年来,十分重视野外台站（网络）和科学数据中心的建设,取得了辉煌成就。研究所建立了4个野外观测研究网络,引领了中国生态系统研究网络的建设与发展;成立了2个国家级科学数据中心,1个中国科学院数据中心,1个数据出版系统并于2016年加入了世界数据系统;拥有2个国家级野外观测研究站,1个中国科学院野外研究站,形成了独具特色的野外观测研究平台和数据共享服务平台。本文回顾了中国生态系统研究网络、国家生态系统观测研究网络、中国通量观测研究网络、中国物候观测网和禹城站、拉萨站、千烟洲站以及地球系统科学数据中心、生态科学数据中心、资源环境科学数据中心和全球变化科学研究数据出版系统的发展历程。地理资源所台站（网络）从无到有,不断发展壮大,引领了中国野外观测研究事业的发展,支撑了地理学、生态学等重要科学成果产出,科技支撑能力和示范能力大幅提升,有力支撑了华北平原、青藏高原以及南方山地丘陵区的生态文明建设;成为中国地球系统科学、野外台站、资源环境等学科和领域最大的科学数据汇聚中心,数据共享服务成效显著,在国内外具有广泛影响力。在未来发展中,地理资源所将充分发挥野外台站（网络）综合中心作用,强化生态系统、碳水通量、物候等观测研究网络的能力建设,稳步提升野外观测研究站条件保障能力和科学数据中心的数据汇聚能力、分析挖掘能力以及共享服务能力,持续推动和引领中国科学数据的共享,在科学研究和支撑国家需求等方面做出更大贡献。 相似文献
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"973"计划资源环境领域数据汇交进展与数据分析 总被引：3，自引：0，他引：3
国家科技计划项目数据汇交对于促进科学数据的整合集成,增强国家科技投入的效益,提高我国科技计划项目管理水平具有重要意义。经过充分研究,科技部基础司选择国家重点基础研究发展计划(973计划)资源环境领域作为试点,于2008年启动数据汇交工作,并专门成立数据汇交中心。2008年,按照数据汇交计划制定、数据汇交准备、数据实体汇交、数据共享服务4个阶段的工作流程,分"已结题"、"即将于2008年结题"和"在研"3种类型开展汇交工作,完成了24个结题项目的数据汇交,汇交数据总量超过620 GB。为了保证数据汇交的可操作性和规范化,数据汇交中心制定了包括核心元数据规范、数据文档格式等7项标准规范;研制了数据汇交软件工具;建立了海量数据存储环境;设计开发了数据汇交共享服务网络平台。面向数据服务进一步的需要,分析了已汇交数据情况,具体分为5种类型,即定点长期监测和野外定点调查类、区域调查和统计分析类、模型计算类、试验化验分析类、客观或主观描述类,并提出了相应的数据展示策略。 相似文献
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地球系统科学数据共享研究与实践 总被引：4，自引：2，他引：2
分布式、异构科学数据的整合集成与"一站式"共享服务是科学数据共享的关键和难点。首先,提出"创建地球系统科学数据共享联盟,共建、共享"的分散数据资源整合理念和按"总中心-分中心-数据资源点"三个层次的整合架构,然后,在组织模式上保障分布式数据资源的有效整合。即通过"元数据集中管理,数据体分散存储"的策略,从技术上保障分布式数据资源的快速整合。针对地球系统科学不同学科数据资源的特性,设计了地球系统科学数据核心元数据标准及扩展方案,利用MVC(元数据标准模型-显示视图-操作函数)模式实现多标准地学元数据的统一管理和自适应显示。最终,研究面向SOA的分布式地球系统科学数据共享平台,通过"一个总中心,认证中心和若干个分中心",形成物理上分布、逻辑上统一的分布式服务网络,从而为用户提供"一站式"的数据共享服务。 相似文献
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科学数据共享实践：以国家地球系统科学数据中心为例 总被引：2，自引：0，他引：2
地球系统科学是一门综合性交叉学科,起源于全球变化研究,受益于遥感技术进步,现已进入大数据时代,人工智能技术成为解决地球系统科学前沿问题的新手段。科学数据共享是推动科学发展、提升数据价值的关键,经过长期的探索和实践,全球已形成完善的数据资源管理政策与机制、持续的数据共享服务体系、多元化的科学数据整合模式,并且新的理念不断推动数据共享创新发展,其中“可发现、可访问、可互操作和可重用”原则和数据出版备受推崇。我国颁布了国家层面的政策法规,着重推动国家级科学数据中心建设、科技项目数据资源汇交及数据出版。借鉴国外数据共享经验,结合国内实际发展情况,我国探索出具有中国特色的地球系统科学数据资源分类体系,在元数据、分布式互操作、大数据分析和共享服务等关键技术方面都取得了重大突破。本文以国家地球系统科学数据中心为例,系统梳理了国内地球系统科学领域的数据共享实践进展,详细介绍了国家在地球系统科学领域的数据共享实践及其成效。国家地球系统科学数据共享工作已探索形成成熟稳定的运行服务机制、研制出适用于多源分散地球系统科学数据的标准体系、 建成多学科多时空尺度的地球系统科学数据库群、自主研发海量异构数据共享网络技术体系与服务系统,促进了地球系统科学的科学发展,同时也推动了数据共享理念的传播与推广。然而,数据孤岛现象、共享服务系统标准化程度低、系统技术标准未对接国际规范等问题仍然较为突出,阻碍了地球系统科学数据开放与共享。未来,随着共享个性化需求被激活,定制化的“数据+知识”服务有望成为主流趋势,将给数据共享带来新的机遇和挑战。 相似文献
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蒙古高原土地覆被的变化表征着区域内生态环境的变化,许多环境问题的研究依赖于准确的土地覆被信息。因此,评估当前全球土地覆被数据在区域尺度上的准确性非常重要。本文以蒙古高原为研究区,从构成相似性、类型混淆程度、空间一致性、绝对精度4个方面,分析了GlobeLand30、GLC_FCS30和FROM_GLC 3种30m高分辨率全球土地覆被数据的一致性和准确性。结果表明：① 3种土地覆被数据都显示,草地和裸地是蒙古高原的主要土地覆被类型,任意2种数据的面积序列相关系数都优于0.95;② 3种土地覆被数据中完全一致的区域占蒙古高原总面积的61.87%,主要集中在土地表面异质性低的区域;③ GLC_FCS30数据的总体精度（78.33%）最高,GlobeLand30数据的总体精度（76.85%）次之,FROM_GLC数据的总体精度（75.86%）最低;林地、草地、水体和裸地在3种土地覆被数据中的精度较高（75%以上）,灌丛、湿地等地类的精度较低（50%以下）。因此,对蒙古高原土地覆被进行全要素研究时,可以综合考虑选择总体精度最高的GLC_FCS30数据。对特定地类研究的用户,可参考3种土地覆被数据的分类精度有针对性的进行选择。本文可为蒙古高原相关研究选择合适的土地覆被数据提供参考。 相似文献
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本文回顾了中国科学院地理科学与资源研究所在地理信息科学研究与技术应用方面的历史过程,从早期的测量和制图的研究,到开创中国地理信息学科,建立资源与环境信息系统国家重点实验室的历史,是中国特色原创地理信息理论发展的历史,是中国具备自主研发世界级地理信息软件的历史,是地理信息为国家重大战略提供坚实科技支撑的历史。本文主要从地图学、地学遥感、地理信息科学、地学数据共享、重大技术突破和国家战略支撑等方面进行概述,最后从地学知识图谱、地理大数据分析、遥感人工智能、地理系统模拟和知识服务角度展望地理科学发展的新科学范式。 相似文献
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基于乡镇尺度的中国25省区人口分布特征及影响因素 总被引：16，自引：2，他引：14
人口空间分布具有典型的尺度特征,精细尺度的人口分布是当前人口地理学研究的热点和难点。乡镇（街道）是中国人口普查数据公开发布的最小行政单元,乡镇级人口密度计算及其分布特征研究能够更客观、精细地刻画中国人口分布的空间格局和态势,为促进中国人口的合理优化布局提供科学依据和决策支持。本文收集处理了2000年中国25个省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级行政边界数据,基于第五次人口普查乡镇（街道）人口统计数据,计算了乡镇级平均人口密度。采用Lorenz曲线、空间分析及样带分析的方法,分析了研究区乡镇（街道）人口分布的疏密结构、空间集聚性、纬向和经向规律。利用相关分析和逐步回归分析,分省探究了地形起伏度、水网密度、路网密度及社会经济发展水平（利用夜间灯光指数表征）等4个因素对于乡镇级人口分布的影响。研究表明：① 乡镇级平均人口密度能够有效区分出县域内部的人口密度高低差异,整体不均衡性高于基于县级平均人口密度的研究结果;② 乡镇（街道）人口分布总体规律是西北稀疏东南密集,同时,东南密中有疏,西北疏中有密;③ 乡镇（街道）人口分布的经纬向规律变异较大,既受中国三级阶梯地貌大势的影响,也受局部微地形及区域中心城市的影响,并和海岸线、交通枢纽及大江大河的分布具有一定的空间耦合性。④ 乡镇级平均人口密度与地形起伏度、水网密度、路网密度及夜间灯光指数等显著相关,省级平均相关系数分别为-0.56、0.28、0.61、0.69。⑤ 在乡镇尺度上,地形条件及区域发展水平对辽、吉、京、津、沪、冀、豫、陕、晋、鲁、皖、苏、湘、鄂、赣、浙、闽、粤、琼等省份的人口分布具有较强的决定作用。⑥ 对于藏、青、蒙、滇、黔等5省或自治区,需要引入更多的自然环境及社会因素来解释其人口分布的特殊规律。本研究扩充了中国人口地理学的研究尺度和维度,并引入了新的定量分析和空间分析方法,所构建的覆盖中国25省（直辖市、自治区）的乡镇（街道）级人口分布科学数据集丰富了中国人口地理学的2000年本底数据资源。 相似文献
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针对遥感影像爆发式增长带来的检索问题,本文采取Geo JSON格式对遥感影像元数据进行映射,运用ElasticSearch对元数据进行存储并进行分布式的索引和检索,在大数据量下,按照不同的查询方式与传统的对象关系型数据库PostgreSQL进行比较,实验结果表明,该方法能有效提高检索的效率。 相似文献
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传统的地理实体空间相关度算法存在适应的实体和拓扑关系类型较少、没有考虑空间尺度依赖性而导致数据区分能力差的问题。本研究提出一种能依据指定的空间尺度（本文所指“空间尺度”是指定的地理空间范围）,计算出相应的地理实体空间相关度的算法。该算法以地理学第一定律和Egenhofer关于空间相关度的论述为理论依据,分析点、线、面实体的拓扑关系和度量关系而建立不同的相关度计算公式。通过对比分析,本算法不仅能计算出不同类型和不同拓扑关系下的地理实体间相关度,而且计算结果随着空间尺度的变化而改变,与人类通常的认知相符合。最后,以地理空间数据检索为例,介绍了本算法的应用。与传统的关键词匹配检索方法相比,应用本算法能提高数据检索的F1-measure值,并且能对文档按照与检索词的相关度进行排序。本算法可应用于地理信息检索、数据发现、数据推荐和关联数据等领域。 相似文献