中国科学院地理科学与资源研究所知识创新工程(O66U0309SZ) 作品数:5 被引量:69 H指数:4 相关作者: 廖顺宝 张赛 白燕 刘凯 孙九林 更多>> 相关机构: 中国科学院 中国科学院研究生院 更多>> 发文基金: 中国科学院地理科学与资源研究所知识创新工程 国家重点实验室开放基金 更多>> 相关领域: 天文地球 文化科学 更多>>
中国地震发生频率与烈度的空间分布 被引量:21 2008年 考虑不同区域地震记录具有时间长度不等的特点,对"震中分布分震级网格点密集值"算法进行改进,结合GIS的空间分析方法将地震目录中的点数据空间化为能反映地震发生频率的栅格数据;依据地震震级和烈度的关系以及地震烈度在空间上的椭圆衰减模型,选择逼近和近似的计算手段,并结合空间插值方法得到中国地震烈度分布的栅格图。从地震频率分布结果上看,大致以宁夏、甘肃、四川和云南为界,中国西部地区3级以上的地震发生频率要高于东部地区;从地震烈度分布结果看,中国甘肃、陕西、宁夏、山西、河北、四川、云南等位于地震带内的区域在发生地震时产生的烈度较高。 刘凯 廖顺宝 张赛关键词:地震目录 地震频率 地震烈度 空间化 栅格化属性精度损失的评估方法及其尺度效应分析——以四川省1:25万土地覆被数据为例 被引量:14 2011年 选择在600m^30km16个尺度上,在ArcGIS中利用常用的面积最大值法(Rule of Maximum Area,RMA)对2005年四川省1:25万土地覆被矢量数据进行栅格化,并采用两种属性精度损失评估方法:传统的常规分析方法和一种新的基于栅格单元分析方法,来对比分析在这两种评估方法下RMA栅格化的属性(这里是指面积)精度损失随尺度的变化特征。结果表明:(1)在同一尺度下采用基于栅格单元方法分析所得的研究区平均属性精度损失大于常规分析方法分析得到的平均属性精度损失,且二者之间的差异在1~10km内很明显,当栅格单元大于10km时,两种方法得到的平均属性精度损失的差值稳定,且其随尺度的变化曲线趋于平行;(2)基于栅格单元分析方法不仅能够准确地定量估计RMA栅格化的属性精度损失,而且能客观地反映属性精度损失的空间分布规律;(3)对四川省1:25万土地覆被数据进行面积最大值法(RMA)栅格化的适宜尺度域最好不要超过800m,在该尺度域内数据工作量适宜,且RMA栅格化属性精度损失小于2.5%。 白燕 廖顺宝 孙九林关键词:栅格化 矢量数据属性信息无损栅格化的实现方法——以全国1∶25万土地覆被数据为例 被引量:15 2010年 矢量和栅格是GIS应用中两种基本的地学数据格式。与矢量数据相比,栅格数据利于空间建模和空间分析,且是空间尺度分析应用中常用的数据格式。一般来讲,较大尺度的矢量数据,涉及到保密性和知识产权的问题,若将这类矢量数据栅格化后,所得栅格数据由于其空间坐标精度相对降低而更易于实现数据共享。随着地学信息收集技术的不断发展,栅格数据正逐渐成为地学应用主要的数据格式。然而,传统的栅格化是一个伴随有属性信息损失的过程,主要原因在于一个栅格单元区域内存在混合类型。针对现阶段栅格化过程中的这个问题,本文以2005年全国1∶25万土地覆被矢量数据为例,提出了一种在ArcGIS软件环境下,依据"在一个单元格网中,一种土地覆被类型表达为一个GRID图层"的原则,结合POLYGRID命令及其{LOOKUP_TABLE}INFO文件进行土地覆被矢量数据无属性信息损失栅格化的方法。该方法可为相关研究人员在今后处理和分析地理空间数据的工作提供新的思路,以及为空间尺度的应用研究提供有价值的参考。 白燕 廖顺宝关键词:矢量 栅格化 基于正则表达式批量提取CNKI文献元数据技术探究 被引量:3 2010年 介绍一种仅仅依靠中国知网文献磁盘文件提取元数据的方法。根据已下载的CNKI文献提取元数据,构建个人文献信息数据库,进而能建立个人文献信息管理系统。虽然CNKI文献库没有提供外界的数据库访问接口,但是文献的元数据都以web页面的方式展现。通过分析与文献绑定的属性页面的结构,利用正则表达式提取文献元数据,可以将其批量导入到数据库中。 曹俊 万晓云 廖顺宝关键词:CNKI 元数据 正则表达式 属性数据空间化误差评价指标体系研究 被引量:17 2009年 属性数据空间化作为地学数据处理和地学数据产品加工的一种重要手段,已经成为G IS领域的研究热点之一。属性数据空间化与其他数据处理手段和方法一样,也必然会产生误差。分析、评价空间化过程产生的误差,探讨减少误差的技术方法,对于提高数据产品的质量、更好地满足用户需要具有重要意义。完整的属性数据空间化误差的评价指标包括数据源、空间化模型和数据产品等三个方面。数据源误差评价指标,包括数据点密度、等值线密度、多边形斑块密度和数据源均匀度指数;空间化模型误差评价指标包括:相关系数、模型显著性(相关系数检验、F检验、t检验)和模型的估计误差;数据产品的误差评价指标包括平均误差、最大误差、误差的数值分布和误差的空间分布。 廖顺宝 张赛关键词:属性数据 空间化