基于IOS的农产品追溯查询信息的OLAP展示

随着国家农垦局农产品追溯系统的推广,如何更好地发挥数据中心的大量追溯查询信息的作用需要进一步研究。就此提出基于IOS平台来构建农产品追溯查询信息的OLAP展现的思路,并对系统的构架、多维数据模型设计、WEB服务器程序以及IOS客户端UI展示的实现等进行了重点介绍。     

宁夏沙湖浮游植物群落结构及多样性研究

于2008年4月-2009年1月对宁夏沙湖浮游植物的种类组成、密度、生物量、优势种以及物种多样性进行了分析研究,并依据浮游植物种类组成和密度,对浮游植物群落结构进行了聚类分析(Cluster Analysis,CA)和多维分析(Multidimensional scaling,MDS)。结果表明,沙湖浮游植物共有8门94属117种,种类构成比例为绿藻49.6%、硅藻21.6%、蓝藻16.0%和其它12.8%。春季优势种的种类较多,蓝、硅、绿藻均有,夏、秋季蓝藻占绝对优势,冬季以绿藻为主。浮游植物种类、密度、生物量和分布依季节而异,高峰期出现在7月,低谷期出现于1月。Margalef指数2.872~4.652,Shannon指数2.058~3.057,均匀度指数0.521~0.759,综合评价沙湖水体为中富营养水平。浮游植物群落结构春、夏、冬季聚为3类,秋季聚为2类,除春季外,MDS分析结果和聚类分析结果一致,支持和证实了聚类分析的结果,很好地揭示了沙湖各季节、各样点间浮游植物群落结构的相似性与差异性。b     

基于安卓的农产品追溯查询信息的多维分析与展现

随着国家农垦局农产品追溯系统的推广应用，需要研究如何能进一步更好地发挥存储在追溯数据中心的海量追溯数据的作用。在相关研究的基础上．提出了基于Android平台进行农产品追溯查询信息的多维分析与展现，并对系统的需求、设计思路、多维模型的建立、数据转换以及安卓客户端展示的实现等进行了重点分析。     

宁夏沙湖浮游植物群落结构及多样性研究

于2008年4月-2009年1月对宁夏沙湖浮游植物的种类组成、密度、生物量、优势种以及物种多样性进行了分析研究,并依据浮游植物种类组成和密度,对浮游植物群落结构进行了聚类分析(Cluster Analysis,CA)和多维分析(Multidimensional scaling,MDS)。结果表明,沙湖浮游植物共有8门94属117种,种类构成比例为绿藻49.6%、硅藻21.6%、蓝藻16.0%和其它12.8%。春季优势种的种类较多,蓝、硅、绿藻均有,夏、秋季蓝藻占绝对优势,冬季以绿藻为主。浮游植物种类、密度、生物量和分布依季节而异,高峰期出现在7月,低谷期出现于1月。Margalef指数2.872~4.652,Shannon指数2.058~3.057,均匀度指数0.521~0.759,综合评价沙湖水体为中富营养水平。浮游植物群落结构春、夏、冬季聚为3类,秋季聚为2类,除春季外,MDS分析结果和聚类分析结果一致,支持和证实了聚类分析的结果,很好地揭示了沙湖各季节、各样点间浮游植物群落结构的相似性与差异性。b     

基于MSAnalysisServices的土地利用OLAP多维分析研究

介绍了OLAP的特性及其多维分析技术。在此基础上,以广东省土地利用分类数据为例,利用MicrosoftSQLServer2000的数据仓库组件及其中的AnalysisServices模块,对其进行了OLAP多维分析研究。     

新疆乌伦古湖春、秋季浮游植物群落结构的聚类和多维分析

2007年4月和8月对乌伦古湖浮游植物进行了调查。经鉴定,调查区域内浮游植物共计8门172种(含未定种)。其中绿藻门74种(含未定种),硅藻门50种(含未定种),蓝藻门27种(含未定种),其他种类占12.2%。4月浮游植物平均细胞密度和生物量分别为33.49×104ind/L和0.4552mg/L;8月分别为276.28×104ind/L和3.6578mg/L。依据浮游植物物种组成和细胞密度,利用Bray-Curtis相似性测定,对浮游植物群落结构进行聚类(Cluster analysis)和多维(Multidimensional scaling,MDS)分析。结果显示,春、秋季布伦托海浮游植物群落结构聚为两大类,吉力湖聚为三大类;由于各采样点的水深、水温、pH值、透明度等环境因子的差异导致浮游植物群落结构发生变化,采用聚类和多维分析,有效地揭示了乌伦古湖春、秋季各采样点间浮游植物群落结构的相似性;多维分析与聚类分析结果一致,从二维空间角度证实了聚类结论。乌伦古湖属高纬度地区水体,春、秋两季出现以硅藻为优势类群的浮游植物群落类型;结合乌伦古湖浮游植物的优势种、数量和生物量的检测结果,该湖属于贫-中营养型湖泊。本研究旨在群落结构层面探讨春、秋季乌伦古湖浮游植物的变化规律,为今后进一步合理利用该湖丰富的水生生物资源提供科学依据。     

数据仓库和OLAP技术在农业生产决策系统中的应用研究

随着信息技术的不断发展,政府借助互联网、大数据和人工智能等新兴技术不断提升治理的现代化水平.农业数字管理是实现政府管理现代化的重要一环,其中,农业生产是农业管理中必不可少的一部分,但目前农业生产数据分散、数据量大、利用率低.该文利用数据同步工具ETL将适合主题的数据存入数据仓库,利用OLAP技术对数据多维分析,分析结果在农业生产决策系统中进行展示,为农业未来的发展决策提供科学依据.     

黄河故道流域土壤盐渍化多维空间特征及其风险评价

掌握土壤盐渍化多维空间分布特征，分析盐渍化风险影响因素，实行风险区域分区管控，提升盐碱土利用效率。以山东省东营市河口区黄河故道流域为研究区，采用经典统计学方法对土壤盐渍化状况进行描述性统计，基于GIS插值对研究区盐渍化的二维空间分布格局进行分析，运用GMS三维反距离权重插值可视化分析盐分三维空间分布及其变化趋势，构建土壤盐渍化风险评价模型定量分析其风险程度。结果表明：研究区土壤含盐量均值为5.84 g·kg-1，整体属于重度盐渍化，pH均值为7.82，呈弱碱性；二维空间上，土壤含盐量高值区域（≥6 g·kg-1）主要分布于研究区北部，整体呈现从沿海向内陆降低的趋势，土壤盐分与pH分布趋势整体呈负相关；三维空间上，土壤盐分剖面分布特征整体以均质型为主，局部存在表聚、两端集聚，呈表聚型、均质型、两端集聚型三种类型共存的复杂特征；盐渍化风险程度分为4级，极高风险区域主要分布于研究区中北部、东北部；高风险区域主要分布在研究区中部及东北部区域，中风险区域主要分布在研究区西部、东南部，低风险区域主要分布于研究区西南部。 应预防极高风险区、控制高风险区、改良中低风险区，以最大程度减轻盐渍化风险危害。