国土资源全要素管理信息系统建设实践——以江苏省徐州市为例

国土资源"一张图"工程旨在实现国土资源全要素信息的集成与整合。基于此,对国土资源全要素管理模式进行定义,给出国土资源全要素管理信息系统的建设思路,并分析该系统概念模型和应用模型,从技术架构、系统开发模式、业务处理模式等方面,构建了徐州市国土资源全要素管理信息系统,为实现国土资源精细化管理提供了技术支撑。     

危机矿山接替资源找矿工作成果服务利用构想

近年来,危机矿山接替资源找矿工作取得了丰硕成果。为使危机矿山接替资源找矿工作成果及时向社会提供服务利用,应主要做好以下几方面工作：一是加大宣传力度;二是加强传统窗口服务;三是积极开发专题服务产品;四是利用信息化和网络化技术,设计开发找矿工作成果专题网络服务平台。在提供服务的同时,应重点解决好涉密信息处理问题和地质资料及时汇交的问题。     

发展竞争、土地供应策略互动与城市用地增长——基于252个城市数据的空间面板模型实证检验

研究目的：针对发展竞争驱动下产生的地方政府土地供应策略,从空间维度上展开进一步分析,解析城市土地供应行为中存在着怎样的空间互动关系。研究方法：运用2007—2017年的城市层面面板数据和空间计量模型进行了实证检验。研究结果：（1）服务于发展竞争的土地供应策略,对本城市和周边城市的用地增长都会产生影响;（2）工业用地价格波动与商住用地价格波动都会产生空间溢出效应,且前者产生的空间溢出效应更强;（3）工业用地价格存在“竞次式”的城市间互动,其价格增长会显著抑制本城市的用地扩张,但会促进周边城市的用地增长;（4）商住用地价格提升会促进本城市用地扩张,并抑制周边城市用地扩张;（5）作为因变量的城市用地规模,在同省/异省的城市间分别存在着“彼此促进”和“此消彼长”两种互动关系。研究结论：区域协调、用地增长两个方面要紧密结合,针对工业用地价格“竞次式”竞争和商住用地价格高价出让,从城市间关系协调入手进行调控政策的设计与创新。     

利用大数据分析技术的智能化网络故障诊断系统

随着网络技术的快速发展以及各种新网络业务的出现,网络的规模日益扩大和复杂。同时,各种网络服务对于网络可靠性的要求也逐渐提高,这就对网络的维护提出了更高的要求。在这种情况下,传统的网络维护模式逐渐不能适应现代网络发展的需求。针对现代大型网络的故障诊断问题,利用大数据分析技术,设计并完成了一套整体的智能化故障诊断系统。在此系统中,针对不同的故障类型,利用能够获取到的数据类型,针对性地设计了相关的故障诊断模块和算法。系统整体基于开源的数据处理平台构建,具备良好的可扩展性。通过实际案例数据的验证,结果表明此系统具备良好的处理实际网络故障的能力,将大数据分析技术应用于网络故障诊断领域也具备较强的可行性。     

云计算中的轻量级查询结果验证机制

存储在云计算服务器上的数据可能被篡改或删除,查询完整性验证的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的,且包含所有满足条件的数据。提出了一种基于签名链结构的查询完整性验证机制。方案使用代数签名机制替代数字签名实现校验值的计算,从而有效降低计算和查询验证开销。此外,通过维护一种新的、简单的索引结构实现了仅需下载少量数据即可实现校验值的更新。实验结果表明,所提方案比基于数字签名的签名链方案具有更小的更新开销和更高的验证效率。     

基于车辆数据的k近邻联合概率数据关联算法

在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。     

实物地质资料属性特点、重要性及研究意义

实物地质资料是地质工作产生的重要资料信息资源类型之一。对实物地质资料的含义、资料属性特点、重要性的判别标志等进行系统的理论总结和研究,是建立实物地质资料筛选收集与服务体系的基础,有助于开展科学化的实物地质资料管理工作,发挥实物地质资料信息资源的服务作用,逐步形成系统的实物地质资料管理科学。     

Targeting Conservation Investments in Heterogeneous Landscapes: A Distance-Function Approach and Application to Watershed Management

To achieve an environmental objective at least cost, decision makers must integrate information about spatially variable biophysical and economic conditions. Although the biophysical attributes that contribute to an environmental outcome are often known, the way in which these attributes interact to produce the outcome is often unknown. We introduce a nonparametric conservation targeting approach that relies on distance functions to cost-efficiently allocate conservation funds. We apply the approach empirically to the case of conservation contracting for water-quality objectives. The contract portfolios derived from the application have many desirable properties, including intuitive appeal and robust performance across plausible parametric scoring measures.     

Willingness to Pay for Rural Landscape Improvements: Combining Mixed Logit and Random‐Effects Models

This paper reports the findings from a discrete‐choice experiment designed to estimate the economic benefits associated with rural landscape improvements in Ireland. Using a mixed logit model, the panel nature of the dataset is exploited to retrieve willingness‐to‐pay values for every individual in the sample. This departs from customary approaches in which the willingness‐to‐pay estimates are normally expressed as measures of central tendency of an a priori distribution. Random‐effects models for panel data are subsequently used to identify the determinants of the individual‐specific willingness‐to‐pay estimates. In comparison with the standard methods used to incorporate individual‐specific variables into the analysis of discrete‐choice experiments, the analytical approach outlined in this paper is shown to add considerable explanatory power to the welfare estimates.     

Empirical Bayes analysis of log-linear models for a generalized finite stationary Markov chain

This article presents the empirical Bayes method for estimation of the transition probabilities of a generalized finite stationary Markov chain whose ith state is a multi-way contingency table. We use a log-linear model to describe the relationship between factors in each state. The prior knowledge about the main effects and interactions will be described by a conjugate prior. Following the Bayesian paradigm, the Bayes and empirical Bayes estimators relative to various loss functions are obtained. These procedures are illustrated by a real example. Finally, asymptotic normality of the empirical Bayes estimators are established.