三方共促湖南教育信息化

7月23日获悉,湖南省教育管理信息中心、湖南教育信息服务有限公司与清华同方股份有限公司正式签署《湖南省教育信息化项目三方战略合作协议》。清华同方正式成为了湖南省教育信息化的战略合作伙伴,三方将共同推进湖南教育信息化建设和教育信息资源合作。     

湖南：推进“数字湖南＂建设加强信息安全管理

7月16日上午,由湖南省经信委举办的全省“数字湖南”领导干部培训班在长沙开讲。湖南省委常委、副省长陈肇雄出席开班典礼。据悉,这期培训班旨在加大对《湖南省信息化条例（修订）》、《数字湖南建设纲要》、《数字湖南规划（2011-2015年）》三个重要政策文件的宣传贯彻力度,进一步形成推进“数字湖南”建设的强大合力。《湖南省信息化条例（修订）》共分9章56条,分别从信息化规划与建设、信息资源开发利用、信息技术推广应用、信息产业发展、信息安全保障及对信息化行为的监督管理等方面,对湖南信息化发展做出了全面规范。     

威胁警示

木马借《青云志》入侵PC系统盗取用户信息近期,根据网络小说《诛仙》改编而成的古装玄幻电视剧《青云志》一经上线,立即吸引了众多小说原著粉和追剧粉的热捧,不少网友在网上寻求资源。腾讯电脑管家旗下哈勃分析系统发现,有不法分子乘机将木马伪装成《青云志》资源在网络传播,网友一旦下载所谓的"资源",木马就会入侵电脑,对用户信息安全和财产造成严重损害。     

有趣的画图工具

《小学信息技术》(湖南省教育科学研究院基础教育研究所编写、湖南电子音像出版社和湖南科学技术出版社出版)第一册第十七课：有趣的画图工具。教学对象为小学五年级学生。     

动物标本资源共享平台信息化及专题数据库的建设与应用

本文提供了动物标本资源及标本研究方面最新、最全面的信息,为标本研究人员及社会用户提供标本信息的查阅;完成了部分《中国动物志》的电子化建设,搭建关于动物标本国内外各界人士的交流平台;完成多种数据库专题的建设,为实现我国动物标本信息共享做出了重要贡献。文章通过标本数据的网络化实现,以轮询技术及多层架构相结合技术手段为基础。动物标本资源共享平台标本信息库已整理整合了各类群动物标本265万号,完成标本数据的网络化实现。     

湖南"水资源•水安全"信息化规划及建设实践

为实现基于水利一张图的信息资源的整合、共享,深化图层应用,湖南省水利厅坚持以信息化为引领,科学规划湖南"水资源·水安全"信息化建设思路,同步夯实信息化建设保障体系,为实现"水利工程补短板、水利行业强监管"的目标,通过发展水利大数据中心和云平台建设,全面整合水利一张图应用系统数据资源,完善水利信息采集、传输、处理、分析和应用,目前已在水旱灾害防御、水资源管理、河湖管理、水库管理等信息化建设应用方面取得初步成果,可为湖南省水利信息资源深化应用提供技术基础。     

纵览

湖南：出台推进“宽带中国”战略实施意见 根据国务院《关于印发“宽带中国”战略及实施方案的通知》和《关于促进信息消费扩大内需的若干意见》,湖南省近日出台《关于推进“宽带中国”战略促进信息消费的实施意见》,提出三项主要任务和目标：     

湖南微软技术中心启动

本报讯7月下旬获悉,湖南省人民政府与微软(中国)有限公司在湖南长沙签署了《湖南省人民政府与微软(中国)公司合作谅解备忘录》,湖南省人民政府省长周伯华、副省长甘霖与微软公司全球副总裁、大中华区首席执行官陈永正出席了签约仪式并致辞。双方同意由湖南省发改委牵头组织创智、长沙软件产业基地、湖南经济研究信息中心等湖南本地企事业单位和研究机构与微软共建“湖南微软技术中心”。湖南微软技术中心将发挥微软的技术与管理优势,以及在人才培养和软件企业运作方面的经验,建设成为一个集软件开发、项目管理、人才培训、信息化服务与支持…     

“数字湖南”及其物流信息化攻略

“数字湖南”是充分利用信息技术,高效开发信息资源,推动信息化和新型工业化、新型城镇化、农业现代化的深度融合和共同发展,把湖南打造成现代产业发达、社会管理创新、公共服务便捷、民众生活惠益、人与自然和谐的“两型社会”。“数字湖南”是湖南省国民经济和社会发展信息化的阶段性目标,是未来“智慧湖南”发展的必由之路。     

湖南农作物种质资源信息管理平台构建

构建农作物种质资源信息管理平台实现湖南农作物种质资源信息的数字化、网络化管理。不仅能促进种质资源的保存、利用与科学管理,还有效提高资源研究者的工作效率及种质资源的利用效率。基于渐进式框架,以 PHP 为开发平台,MYSQL 为后台数据库,Windows Server 2008 为操作平台进行农作物种质资源信息管理平台的开发。构建了湖南农作物种质资源信息管理平台,实现了种质资源信息数据管理、数据查询、元数据规范、用户管理及数据可视化展示等功能。构建的种质资源信息管理平台能够满足种质资源信息网络化管理的需求,为种质资源信息规范管理提供了信息化技术支持。     

蚯蚓对As污染土壤酶活性及其P养分的影响

从湖南石门县的As矿区附近采集不同程度As污染的农田土壤,分别设置添加秸秆、接种蚯蚓等处理,研究蚯蚓对As污染土壤酶活性及其P养分供给的影响。结果发现,高浓度As土壤的脱氢酶活性显著低于中、低浓度As土壤,而酸性磷酸酶活性及有效P含量则与之相反。蚯蚓 20g秸秆处理在50d时脱氢酶活性最高,而酸性磷酸酶活性则是秸秆处理在100d时最高,且接种蚯蚓和施用秸秆有利于土壤P素的释放。结果表明在施用秸秆条件下接种蚯蚓有利于改善As污染土壤的养分供给,从而改善根际营养。     

“衡邵干旱走廊”土壤墒情自动监测系统研究

旱灾是湖南省各类自然灾害中最主要的自然灾害之一,基于湖南省抗旱体系不完善,旱情信息来源少、监测技术手段落后等问题,确定以湖南省常年旱情较为严重的"衡邵干旱走廊"为典型研究区域,对土壤墒情自动监测系统进行研究。在研究过程中,采用现代数据采集技术,成功解决土壤墒情信息的自动采集、传输、存储和处理等关键技术问题。在土壤水分传感器性能综合比选、墒情站设计和实施方面积累宝贵经验,为今后抗旱减灾工作提供技术指导。     

本体论在基于Web的土壤知识体系智能检索系统中的应用

随着Internet的迅速发展与普及,如何从海量的网络信息资源中及时、准确地找到所需的信息成为当今的一个研究热点。本体论(ontology)的引入为面向Web的智能检索提供了新的方式。文章以土壤分类知识体系为例,采用纯XML(eXtensibleMarkupLanguage)数据库Tamino作为信息导航库,根据用户输入的查询条件,以直观的树型结构来显示相关分类信息,采用点击方式理解用户的需求,实现Web智能检索。该文还介绍了智能检索系统的设计与实现的具体过程以及采用的XML和JSP(JavaServerPages)技术,可以将其推广应用于网络环境下的其他共享信息资源检索,为用户提供高效、贴切的服务。     

MAS技术在土壤重金属污染评价及预警中的应用

研究城市环境评价方法及预测预警技术,是合理利用资源、保护城市生态环境的需要,能为制定环境保护政策提供依据。综合运用地理信息系统（GIS）技术和多智能体系统（MAS）技术,建立基于MAS的土壤重金属污染评价及安全预警系统,支持在可视化环境中对土壤的重金属污染情况进行分析和评价。着重分析使用GIS技术支持污染评价空间分析的方法,并研究实现评价及预警的多智能体的分工及协作规则,为解决土壤重金属污染的评价和安全预警提供基础平台。     

以中国土壤系统分类为基础的土壤参比

为了土壤信息交流、知识共享 ,作者首先阐述了与世界土壤分类发展相伴随的中国土壤系统分类的发展 ,进而对中国土壤系统分类与美国土壤分类和WRB方案进行了参比 ,然后着重讨论了它与土壤发生分类之间的参比。今后拟建立土壤参比信息系统以实现计算机自动参比     

基于COM的土壤信息系统

应用组件技术建立了开放式的土壤信息系统。提出了适合于土壤信息处理的基于COM的地理信息系统与专业应用软件的接口标准。建立了土壤信息处理组件，内建了土壤质量评价、土地适宜性评价、土壤侵蚀强度评价和土壤侵蚀危险度分级等专业应用模型，并将建成的上壤信息系统在咸宁市进行了系统应用。     

基于遥感数据的流域土壤侵蚀强度快速估测方法

以北京延庆县境内的妫水河流域为例, 提出了一种基于遥感数据的土壤侵蚀强度快速估测方法。首先, 利用遥感数据和植被指数模型提取流域内土地利用类型信息和植被覆盖度信息; 其次, 利用数字高程模型数据生成坡度图; 然后, 结合土壤侵蚀强度分级指标, 将坡度图与土地类型图、植被覆盖度图空间叠加, 判断和计算侵蚀强度等级, 结果获得了流域土壤侵蚀强度等级图; 最后, 计算了流域的年平均侵蚀模数。结果表明, 妫水河流域的土壤侵蚀以微度和轻度为主, 所占面积比例为74.88% , 极度和剧烈侵蚀很少, 不到总面积的2%。整个流域的年侵蚀模数估计为1 74611/ km ²·a。     

土壤的年龄

通过文物考证,地质历史及14C测定的资料对多种土壤推断,大部分土壤形成的年龄约在二千年前到一万年之间,提出土壤来之不易,要爱惜土壤资源,保护和合理利用土壤资源。     

Soil adjusted vegetation water content retrievals in grasslands

Soil contamination of canopy reflectance over grasslands can cause errors in empirical vegetation water content (VWC) retrievals using the NDII (Normalized Difference Infrared Index, [ρ_0.86?ρ_1.64]/[ρ_0.86+ρ_1.64]). Minimization of soil contamination by NDII relies on the existence of a quasi straight soil line and quasi straight VWC isolines (lines of equal VWC) in the 1.64–0.86 µm reflectance space. Further the VWC isolines are expected to meet at the origin of the 1.64–0.86 µm reflectance space. Considering soil moisture as the primary determinant of soil reflectance variation at a given location, this study investigates the effect of soil moisture on the nature of soil lines and VWC isolines under grassland conditions. Reflectance simulations from coupled soil‐leaf‐canopy reflectance models under grassland conditions show that soil lines and VWC isolines are expected to be curved and may not converge at the origin. This behaviour is attributed to disproportionate soil moisture related absorption processes operating at 1.64 µm and 0.86 µm. A new technique that accounts for these inconsistencies in NDII assumptions is proposed for VWC retrievals. The technique consists of using separate regression relationships between VWC and a Soil Adjusted NDII (SANDII) based on the volumetric soil moisture category of the background. SANDII, based on the idea borrowed from the Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) is an origin shifted transformation of NDII. The optimum origin that reduces VWC retrieval errors is shown to be soil moisture category specific. The proposed technique requires categorical soil moisture information in order to decide which regression relationship to apply for VWC retrievals. Climatology, meteorological models or microwave observations are expected to be reliable resources for such categorical soil moisture information. Evaluations of the proposed technique using simulated reflectances showed that absolute errors in VWC retrievals were reduced by an average 20% as compared to the traditional NDII regression method. Such improvements are expected to be significant for fire‐risk applications. Finally supporting evidence for the need of an origin translated NDII is provided using data collected over pastures during the Soil Moisture Experiment 2003 (SMEX03) field campaign.