简介：分析了WebGIS的主要特点,探讨了WebGIS的关键技术,比较了几种流行的WebGIS软件,并简单举例说明了WebGIS的应用.

简介：引言随着Internet的飞速发展,Internet正已势不可当的速度进入平常大众的生活,网络也会成为我们生活中必不可少的要素之一.这不仅仅是生活质量的改善,而是一种生活理念的革新.把握因特网的内涵,就等于把握了未来.Internet已成为全世界最大的信息资源宝库,包含的信息从科研、教育、政策、法规到商业、娱乐等无所不有.近年来,电子商务在IT界的炒作下也轰轰烈烈的进入了人们的视野,您可以享受足不出户购物的超级待遇,只要您愿意,公司就会送货上门.

简介：着重介绍气象信息WEB站点原理、平台的选择、设计过程、设计内容及使用。

简介：引言当今,Internet网页制作已成为计算机从业者的一项基本技能之一.在大型软件工程项目中,网页编写者往往结合使用JavaScript,HTML与Java(尤其是JavaApplet部分)3种编程语言,使网页成为声音、图像和动画集成的Web页面.但在目前呈几何增长的互联网软件发展中,仅仅发生在客户浏览器端的动态效果已无法满足商业网站大量的信息查询,人们渴望的是人机交互更强而且有数据库服务的动态网页.

简介：1引言随着新一代多普勒天气雷达、地面自动气象站、L波段与全球定位系统探空站、闪电定位仪和气象卫星等综合观测系统的建设完善以及我省新的通信业务流程的建立应用，气象信息网络传输业务不断发生变化，气象资料时效要求越来越高，如雷达产品，自动站等资料的时效在6分钟，10分钟之内，省台作为全省的气象信息网络传输中心，必须能够承担全省天气气候监测网获得的大量气象信息和经各地市台站加工的各类气象产品的实时和非实时收集和交换，以满足各级气象部门的业务服务需求。为了保证气象信息和产品的及时性和准确性，必须加强实时监控，建立通信业务的实时监控系统，及时显示省级资料的接收和发送情况，地市台站可以快速地查询所发资料是否已经及时上传，在一定的程度上保证了地市级气象资料的传输时效达到要求，比传统的调用回执的方法要方便多了。

简介：1引言截止2007年9月底，莆田市气象局按照中国气象局“三站四网”的要求，联合莆田市国土资源局共同安装了18套自动气象站，至此，莆田市一共安装T39套自动气象站。莆田是个地质灾害频发的地区，特别是山区降水对地质灾害的影响起着决定性的作用。因此，与莆田市国土局的雨量数据的共享成为首要解决的问题。

简介：文章详细介绍Silverlight技术的特点,Silverlight在Web中的应用,以及Silverlight的生成、开发和部署步骤,并通过多个实例介绍了Silverlight在公共气象服务平台WEB开发中的应用。

简介：利用TOPAZ软件和江西省1:25万地理数据,以贵溪市为例,对河网的生成和流域的划分进行了试验.结果表明:通过采用"burn-in"算法,可以生成与实际较为吻合的河网及流域界限,能够满足目前气象部门开展流域降水预报工作中流域划分的需要.

简介：利用GIS技术，在实现区划指标空间化的基础上，根据各评价因子的权重，采用线性加权求和法，将各评价指标的栅格图进行叠加，得到安塞县花期冻害风险区划栅格图。区划结果显示；安塞县苹果花期冻害风险共划分四个风险等级区域，风险I区主要分布在招安镇、沿河湾、高桥乡及楼坪乡一带，基本无重度花期冻害；风险Ⅱ区主要分布在海拔1200m以下的山区，风险Ⅲ区主要分布在海拔1200～1500m的山区；风险Ⅳ区主要分布在海拔1500m以上的楼坪乡及砖窑湾镇西南的山区。

简介：文中简要介绍了地理信息系统(GIS)的基本概念和现今农业结构战略性调整的具体内涵,介绍了地理信息系统应用于农业气候区划工作的背景和制作专题农业气候区划的步骤,同时对"3S"集成技术进行了简单的综述.

简介：1前言热带气旋（以下简称TC）是影响我省的主要灾害性天气之一。随着经济发展，TC灾害造成的经济损失呈明显上升趋势，及时、定量地评估TC灾情对于满足气候影响评估业务和社会需要都具有积极的意义。TC引起狂风、暴雨、风暴潮和次生灾害等，其活动频繁、影响范围广、成灾种类多，对于TC灾害，很多人已经进行了多方面的研究，陈香等认为TC在福建造成的灾害链是由大风、暴雨、风暴潮以及它们引发的一系列次生灾害共同构成的，钱燕珍等建立了影响浙江TC的灾害指数。并利用指数对TC灾害进行了预测和评估，刘玉函等利用统计分析软件包建立了模型，并用其评估影响广东的TC灾情。目前的TC灾害模型多是利用致灾气象要素来建立，考虑致灾因子空间分布特征的方法并不多见，本文在前人研究的基础上，利用GIS平台在空间分析上的优势，得出细化的因子，进而得出福建TC灾情评估模型，为我省的TC灾害评估业务提供了一个有益参考。

简介：文章讨论了在地理信息系统（GIS）和极轨气象卫星遥感（RS）技术支持下，建立自治区森林草原火灾辅助决策系统的若干问题，主要讨论了两者结合必要性、社会经济需求情况和系统的总体设计，也介绍了GIS中基础数据库的形成及内容、GIS与RS结合的方法，以及一些相关的辅助决策功能等。

简介：利用1960～2010年福州市各县（区）的暴雨日数和雨强数据，结合福州市社会经济数据和自然地理要素，构建一个集致灾因子、孕灾环境和承灾体易损性为一体的区域暴雨洪涝灾害综合指数评价模型。选取暴雨日数、雨强、地形、水系、人口、地均GDP、土地利用类型等因子，采用加权综合分析法对因子进行处理，基于GIS空间分析技术，实现对评价因子的栅格化，制作评价单元为100m＊100m的福州市暴雨洪涝灾害综合风险区划图。结果表明：福州市可分为高、次高、中、次低和低5级风险区；暴雨洪涝灾害风险从西至东呈递增趋势，闽江河谷地区高于高海拔地区；福州主城区、福清、长乐、罗源等沿海平原区风险等级相对较高，闽清、永泰、闽侯等西部山区风险等级较低。

简介：为了了解河南省冬小麦晚霜冻的发生规律，以便及时采取应对措施进行防灾减灾，从而实现冬小麦高产稳产，本文选取冬小麦晚霜冻有害积寒和频度（危险性）、冬小麦种植面积（暴露性）、灌耕比和单位提灌面积机井数（脆弱性）等风险评价指标建立风险评价体系，通过层次分析法确定冬小麦晚霜冻风险评价指标权重，构建冬小麦晚霜冻风险评价模型。基于1984～2013年气候数据对河南省冬小麦晚霜冻进行风险评价，根据冬小麦晚霜冻风险评价模型，应用ArcGIS进行栅格计算，得到河南省冬小麦晚霜冻风险区划图。结果显示：商丘东部、周口、漯河、驻马店大部、信阳和南阳局部晚霜冻风险指数高，在0．289～0．483之间，为晚霜冻高风险区；而三门峡、洛阳、济源、焦作以及郑州、安阳、鹤壁、新乡等地区大部晚霜冻风险指数较低，在0．123以下，为晚霜冻低风险区。最后根据历史统计资料计算的晚霜冻指数和本文研究结果对河南省冬小麦晚霜冻风险区划图的提取值进行相关分析，相关系数达到0．78，表明本文所得到的河南省冬小麦晚霜冻风险区划结果和历史统计结果相符。

简介：文章对GIS软件中几种常见插值方法的原理进行了详述,剖析了插值过程中参数设置对插值结果产生的影响。以内蒙古多年平均气温插值为例,对比了各种插值方法的优劣,结果表明：普通克里金法的插值结果最能反映内蒙古多年平均气温的分布特征,均方根误差为1.138℃;反距离权重法可反映基本特征但等值线不够平滑、局部有＂牛眼＂现象,均方根误差为1.260℃;趋势面法不能反映基本特征,均方根误差为1.425℃;使用协同克里金法,将高程作为协同因子对普通克里金算法进行改善,未取得明显效果。

简介：利用2014年7月Landsat8数据,基于RS和GIS技术对天津市津南区气象灾害进行了风险区划。结果表明：基于RS技术提取的天津市津南区高精度土地利用分类,为气象灾害评价提供了重要的基础数据;运用GIS技术将2004—2014年天津市津南区的气象观测数据、地理环境和历史灾情等基础数据整合,采用层次分析法、风险指数法及综合加权法等方法建立了二级评价指标体系,分别从致灾因子、孕灾环境、承载体脆弱性和灾害防御措施4个一级指标展开,建立了津南区各种气象灾害的风险评估模型,绘制了天津市津南区气象灾害综合风险区划图。天津市津南区气象灾害高风险区主要集中分布在人口密度大、工业产业密集及灾害防御能力薄弱的区域,如城区和大片农业种植区;而人口少和经济密度低的区域对各种气象灾害反应不敏感,属于气象灾害低风险区。

简介：开展玉米热量资源精细区划是呼伦贝尔市扩大玉米种植面积提出的新要求.以市、旗、镇三级行政区划图、DEM图和1985-2014年历史气象资料为基础,根据玉米生长对热量资源的要求,利用GIS及其空间分析工具进行呼伦贝尔市玉米热量资源区划,将呼伦贝尔市玉米种植划分为最适宜、适宜、较适宜、较不适宜及不适宜种植地区,进行分区评述的同时提出趋利避害的建议.区划结果对有效利用热量资源,提高玉米增产、增收以及调整玉米种植结构具有重要参考意义.

简介：基于CITYSTAR地理信息系统的GISOCXACTIVEX控件，采用VB语言进行GIS的应用开发，实现了对陕西省气候资源数字图像的查询和管理。通过该系统的应用，可给出陕西省境内任一网格单元（空间分辨率为500×500m）的地理位置、地形地貌、气候要素、主要经济作物适生状况等14项空间数据属性值，对充分利用当地的自然资源，发展特色经济有一定的指导意义。

简介：在样带和典型区研究的基础上，采用相关分析和偏相关分析方法，对影响植被指数变化的因子(水、热和地表植被覆盖类型)进行了分析。结果表明：中国植被指数的时空变化极其复杂，虽受水、热和地表植被覆盖类型三个主导因子的影响和控制，但因时和因地而异，三者对植被指数影响和控制的主导地位也因时因地而不同；基于空间上的概念模型Iafv=F(x，y，z)只能定性地描述以上三个主导因子时空变化同植被指数的相互关系。