基于多元统计分析的闽江水质时空变化特征

为全面评估闽江水质状况,识别水质时空变化特征,采用自组织映射神经网络(SOM)聚类对其19个监测断面8项水质指标进行时空聚类,并通过主成分分析(PCA)方法识别时空维度中主要污染物,分析时空背景下的闽江水质变化特征。分析结果显示:SOM网络将闽江水质变化周期划分为4月至11月和12月至次年3月2个时段,前时段水质优于后时段。将流域19个断面聚类为S1、S2和S3三类,S1代表闽江三大支流上游区域,水质优良;S2代表各支流中下游区域,作为主要的农林生产基地,水质主要受非点源污染影响;S3代表闽江下游区域,水质主要受城市生活污水和工业废水影响。PCA解析表明闽江中下游水质主要受氮磷控制。     

基于网络的空间信息可视化表达

根据福建省政务信息共享平台中空间信息服务需求,针对空间信息的网络可视化问题,提出了一套基于ArcObjects(ESRI公司提供的基于接口编程的组件库)的空间信息可视化表达设计及实现方案,并对其中的共享地图符号库、比例尺及坐标系控制、图表与报表表达做了详尽的叙述.同时运用WindowsSocket的网络编程技术实现了基于网络的Client/Server模式空间信息可视化表达子系统,现已集成于福建省政务信息共享平台服务代理系统上,初步实现了各个领域之间空间信息网络共享,并提高了共享空间信息可视化表达的专业性.     

自然语言表达实时路况信息的路网匹配融合技术

目前我国大中城市交通信息采集和传输的技术瓶颈已经基本解决,但是实时交通路况信息难以进一步与底层路网空间信息匹配和融合,造成大量路况信息难以得到有效应用,直接影响车载导航系统、公众出行信息平台、物流运输系统等位置服务（LBS）与智能交通系统（ITS）应用的服务水平。本文针对多以自然语言表达的实时路况信息与路网空间信息匹配融合这一技术难题,分析了实时路况信息的多源异构线性参照方法（LRM）表达形式,将中文自然语言理解技术融入信息融合过程,利用改进最大匹配算法实现了自然语言表达实时路况信息的自动化、智能化处理,并通过原型系统实现和实例应用验证了技术方案的有效性。