BEM,BJH孔径分布数据分析

【求助】BJH孔径分布数据分析

物理意义即孔容随孔径的变化率。V表示孔容，一定意义上相当于吸附量，D代表直径。孔径分布图为累积孔容对孔径作图后，再对D求导得到。所以为dV/dD。各位大牛小牛请教大家个问题：BJH的孔径分布图里（纵坐标DV/dw），孔径出峰位置上，峰的强弱，峰的宽度代表什么？

我这张图里是相同的载体负载不同的催化剂，除了峰的强弱和宽度不同，其他都是一样的。所以请教下大家上述问题

xshaw(站内联系TA)

只是说明那个区间的孔比较多吧，越窄就说明孔径越均一了。

cxqtitan(站内联系TA)

强度代表孔的数量吧，某一孔径对应的纵坐标越高说明在该孔径大小的孔越多。峰宽如楼上

所说。

zhenshimidu(站内联系TA)

孔径分布中的峰值表示该孔径的数量比例最大，说明材料属于某种孔结构。这个材料不同处

理并未明显影响材料的孔分布，只是大了孔径分布的范围，也就是说在保持170左右的孔

占主要分布的情况下，邻近大小的孔型有所增加（黑色线形）。如果比表面变化不大的话，

这个材料应该在应用上没有太大的影响。（当然对于催化反应来说，负载不同的催化剂虽然

不明显改变物理结构，可能催化反应效率会有较大差异了）

_xmg(站内联系TA)

峰高代表孔的数量的多少，峰宽代表孔的粒径的均一程度:hand::hand:

yanqing0122(站内联系TA)

表示孔径的分布情况，可以计算出孔径的平均值和孔径的大小

dong314(站内联系TA)

你的实验做得很好。负载之后峰位置没有变化，说明没有堵住孔，负载之后继续是很好的介

孔材料，峰高低说明负载的多少，负载的强度不同，缝宽的问题，所有的峰都有一定的宽度，

除非质谱是一条垂线，你这个宽度算是很窄的了。

光电帝国(站内联系TA)

均一程度，越窄越均一。

出现几个孔容是由于机器根据不同的方法算出的孔容，比如BET法和BJH法，这个你可以根据自己需要选择，我们一般用BJH的 dV/dD是BJH数据里有的，应该是给你的，应该是用BJH数据里的第1组和第4组数据作出孔径分布图

【求助】BJH孔径分布数据分析

作者: 风轻云淡278(站内联系TA)发布: 2010-03-27

做了BET，拷回来的数据很奇怪，做不了文献里那样的孔径分布图（Pore Volume

(cm3/g.nm) 对pore diameter(nm) ）,

刚才看了下，这里似乎缺了一组数据，dV/dD，单位是(cm3/g.nm)

请问根据现有数据，如何计算得到呢？

我用Incremental Pore Volume除以pore diameter，作图，好像与给的图不一样。

另外给的孔容有好几组数据，用哪一个呢？

原始数据

Pore Volume

Single point adsorption total pore volume of pores

less than 79.2912 nm diameter at P/Po = 0.974965336: 0.168748 cm3/g

t-Plot micropore volume: -0.016044 cm3/g

BJH Adsorption cumulative volume of pores

between 1.7000 nm and 300.0000 nm diameter: 0.183273 cm3/g BJH Desorption cumulative volume of pores

between 1.7000 nm and 300.0000 nm diameter: 0.185250 cm3/g Pore Size

Adsorption average pore width (4V/A by BET): 8.74742 nm

BJH Adsorption average pore diameter (4V/A): 7.5035 nm

BJH Desorption average pore diameter (4V/A): 5.0561 nm

BJH Adsorption Pore Distribution Report

Faas Correction

Halsey

t = 3.54 ^ 0.333

Diameter Range: 1.7000 nm to 300.0000 nm

Adsorbate Property Factor: 0.95300 nm

Density Conversion Factor: 0.0015468

Fraction of Pores Open at Both Ends: 0.00

Pore Diameter Range (nm)

Average Diameter (nm)

Incremental Pore Volume (cm3/g)

Cumulative Pore Volume (cm3/g)

Incremental Pore Area (m2/g)

Cumulative Pore Area (m2/g)

399.7 - 216.5 257.6 0.006093 0.006093 0.095 0.095

216.5 - 100.6 120.7 0.006619 0.012712 0.219 0.314

100.6 - 78.9 87.1 0.002671 0.015383 0.123 0.437

78.9 - 40.9 48.7 0.006904 0.022287 0.567 1.004

40.9 - 27.3 31.4 0.007063 0.029350 0.899 1.903

27.3 - 20.5 22.9 0.009493 0.038843 1.660 3.563

20.5 - 16.4 18.0 0.011523 0.050366 2.566 6.129

16.4 - 13.7 14.8 0.012729 0.063095 3.445 9.575

13.7 - 11.4 12.3 0.015414 0.078510 5.010 14.584

11.4 - 10.2 10.7 0.010212 0.088721 3.813 18.398

10.2 - 8.1 8.9 0.021096 0.109817 9.506 27.904

8.1 - 6.7 7.2 0.016404 0.126221 9.072 36.975

6.7 - 5.7 6.1 0.012464 0.138685 8.212 45.187

5.7 - 4.9 5.2 0.009805 0.148490 7.549 52.736

4.9 - 4.2 4.5 0.007804 0.156293 6.927 59.663

4.2 - 3.7 3.9 0.005996 0.162289 6.076 6

5.739

3.7 - 3.3 3.5 0.004894 0.167183 5.609 71.349

3.3 - 2.9 3.1 0.003887 0.171070 5.011 76.359

2.9 - 2.6 2.8 0.003486 0.174556 5.043 81.403

2.6 - 2.3 2.5 0.003007 0.177563 4.886 86.288

2.3 - 2.1 2.2 0.002425 0.179988 4.431 90.720

2.1 - 1.8 1.9 0.002213 0.182201 4.572 95.292

1.8 - 1.7 1.8 0.001072 0.183273

2.407 97.699

Full

举报删除此信息破碎冰月(站内联系TA)

这个不是仪器直接会做好的吗

azy85(站内联系TA)

在拷贝数据的时候有选择性的选取你要的数据就可以了，不要把数据全部拷贝下来。

风轻云淡278(站内联系TA)

但是给我的数据就是这些啊，想要多的也没有~~~怎么办咧

qzx327(站内联系TA)

可能是数据处理的时候，分析人员忘了按照相关方法进行模拟，楼主再问问呗

zxp860430(站内联系TA)

出现几个孔容是由于机器根据不同的方法算出的孔容，比如BET法和BJH法，这个你可以

根据自己需要选择，我们一般用BJH的 dV/dD是BJH数据里有的，应该是给你的，应该

是用BJH数据里的第1组和第4组数据作出孔径分布图

风轻云淡278(站内联系TA)

Originally posted by zxp860430 at 2010-03-28 11:22:35:

出现几个孔容是由于机器根据不同的方法算出的孔容，比如BET法和BJH法，这个你可以根据自己需要选择，我们一般用BJH的 dV/dD是BJH数据里有的，应该是给你的，应该是用BJH数据里的第1组和第4组数据作出孔径分布图 ...

感谢~~~~，这是四列数据的标题，Pore Diameter Range (nm)

Average Diameter (nm)

Incremental Pore Volume (cm3/g)

Cumulative Pore Volume (cm3/g)

Incremental Pore Area (m2/g)

Cumulative Pore Area (m2/g)

我看了下，第一列数据应该是孔径D

第三列数据Incremental Pore Volume 应该是dV，

dD呢？

我用第三列数据除以第一列数据，计算得到的对D作图，得到的线和给我的线形状不一样a yuainayy(站内联系TA)

用pore diameter和pore volume dv

masterQQT(站内联系TA)

Pore Diameter Range (nm)横坐标

Incremental Pore Volume (cm3/g)纵坐标

得到孔径和微分孔容的曲线，即一般的孔径分布曲线。

全球各国疫情大数据分析

全球：疫情控制曙光初现 2020年已经过去了三分之一，我们所有人见证了一段历史，并还在见证着 “新冠病毒”这一自然界飞来的“黑天鹅”的肆虐全球。 所幸，在全人类的共同努力下，我们似乎已经看到了获取最终胜利的曙光，虽然每天的确诊病例数和各种其他负面的数字仍然在往上跳动，但是从各个国 家每日确诊病例的变化率来看，最坏的时刻或许正在过去。 图表1：绝大多数国家及地区确诊数变化率已显著下降 来源：ECDC，国金证券研究所创新数据中心。纵轴处全球外，自下而上按照累计确诊数字由高到低排列。 从数据看，大多数欧洲国家已经基本得到控制，最近呈现出较快增长趋势 的国家主要为俄罗斯、巴西、秘鲁、印度、沙特阿拉伯、墨西哥，等。 美国作为确诊数最多的国家，疫情基本传播到了全国所有的州（state）、 郡（county）、市（city），和特区，严重程度也创造了历史。 几个月来，市场上最关注的点依然还是疫情对经济的影响程度，没有欧美 等主要经济体的恢复正常，经济就始终还是处于极大的不确定性中，而仅就疫 情的发展情况看，曙光已经开始显现。

图表2：美国疫情分布（按郡和市） 来源：美国各州公开数据整理，国金证券研究所创新数据中心。确诊数经指数化处理。 全球：人的活动开始逐渐恢复 我们参照跟踪国内复工复产数据的方式，通过过去一段时间的数据收集与 整理，编制了一系列反应人的活动的指数，主要为两类： 1、出行指数，日频：基于大数据技术和人工智能算法，对各类公开数据 进行收集、整理、建模，编制了全球主要国家及地区的出行指数，且 横向纵向可比； 2、各类场所人流强度指数，日频：同样基于算法模型，对公开数据整理 建模后得到的不同类别场所的人流强度指数，主要包括居家、零售、 公园、办公区域等场所。 在肆虐的病毒面前，最终所有国家及地区都采用了唯一可行的办法：封锁。 也因此，当把所有国家及地区的出行指数放在同一张热力图中对比时，清晰的 冰火两重天的分割线基本发生在三月上旬。 四月底的最后一到两周，以欧洲主要国家为代表，多地的出行指数环比都 开始出现回升。

常见GIS地图数据分类及来源

常见GIS地图数据分类及来源 要明白地图的数据分类和来源，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念，如下图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。 引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟： ?矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达 ?栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体

我们目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程） 对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。图层中数据归类和组合比较自由。 而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。 底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图） 当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆加油站之类的）。只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。 那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势： 1. 能够负载起大规模并发用户，矢量引擎要耗费大量的服务器运算资源（因为有完整的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸张的服务器运算能力了。矢量引擎是无法满足公众互联网服务的要求的。 2. 由于地图美工介入的渲染工作，瓦片图可以做得非常好看漂亮和易读，比较适合普通用户的浏览 附：一张矢量地图截图：

百度地图所用数据分析.(DOC)

鉴于在一些答案中评论区中的讨论，由于不能上图，我还是来写一下这个答案罢。 这个问题比较复杂，要真尽量说清楚的话需要费不少口舌，因此答案会比较长，请看官不妨耐心点。 要说数据来源，首先得对地图数据做一个分类，因为不同分类的数据，其来源，采集方法都是有大不同的。 并非想说上面高票答案的分类方式不对或者不可以，只是说，其分类方式对于完全说明这个问题，可能不是太合适和合理。里面的一些观点和描述也有一些小问题，所以做一些勘误和对问题更有针对性的补充，希望大家不要被一些谬误的概念所误导。 要明白地图的数据分类，必须先理解一个概念，就是地图图层的概念： 如上图，电子地图对我们实际空间的表达，事实上是通过不同的图层去描述，然后通过图层叠加显示来进行表达的过程。 对于我们地图应用目标的不同，叠加的图层也是不同的，用以展示我们针对目标所需要信息内容。 其次呢，我引入一下矢量模型和栅格模型的概念，GIS（电子地图）采用两种不同的数学模型来对现实世界进行模拟： 矢量模型：同多X,Y（或者X,Y,Z）坐标，把自然界的地物通过点，线，面的方式进行表达

栅格模型（瓦片模型）：用方格来模拟实体 我们目前在互联网公开服务中，或者绝大多数手机APP里看到的，都是基于栅格（瓦片）模型的地图服务，比如大家看到的百度地图或者谷歌地图，其实对于某一块地方的描述，都是通过10多层乃是20多层不同分辨率的图片所组成，当用户进行缩放时，根据缩放的级数，选择不同分辨率的瓦片图拼接成一幅完整的地图（由于一般公开服务，瓦片图都是从服务器上下载的，当网速慢的时候，用户其实能够亲眼看到这种不同分辨率图片的切换和拼接的过程） 对于矢量模型的电子地图来说，由于所有的数据以矢量的方式存放管理，事实上图层是一个比较淡薄的概念，因为任何地图元素和数据都可以根据需要自由分类组成，或者划分成不同的图层。各种图层之间关系可以很复杂，例如可以将所有的道路数据做成一个图层，也可以将主干道做成一个图层，支路做成另外一个图层。图层中数据归类和组合比较自由。 而对于栅格模型（瓦片图）来看，图层的概念就很重要的，由于图层是生成制作出来，每个图层内包含的元素相对是固化的，因此要引入一个底图的概念。也就是说，这是一个包含了最基本，最常用的地图数据元素的图层，例如：道路，河流，桥梁，绿地，甚至有些底图会包含建筑物或者其他地物的轮廓。在底图的基础上，可以叠加各种我们需要的图层，以满足应用的需要，例如：道路堵车状况的图层，卫星图，POI图层等等。 底图通常是通过选取必要地图矢量数据项，然后通过地图美工的工作，设定颜色，字体，显示方式，显示规则等等，然后渲染得到了（通常会渲染出一整套不同分辨率的瓦片地图） 当然，即便在瓦片图的服务中，在瓦片底图之上，依然能够覆盖一些简单的矢量图层，例如道路走向（导航和线路规划必用），POI点图层（找个饭馆加油站之类的）。只不过瓦片引擎无法对所有地图数据构建在同一个空间数据引擎之中，比较难以进行复杂的地图分析和地图处理。 那么既然瓦片图引擎有那么多的限制和缺陷，为什么不都直接使用矢量引擎呢？因为瓦片图引擎有着重大的优势： 1. 能够负载起大规模并发用户，矢量引擎要耗费大量的服务器运算资源（因为有完整的空间数据引擎），哪怕只是几十上百的并发用户，都需要极其夸张的服务器运算能力了。矢量引擎是无

大数据地图

Microsoft Azrue Marketplace Datamarket: 是一个全球在线市场，其中ISV 和数据发布者可以发布和销售Microsoft Azure 应用程序、服务、构建块组件和高级数据集。 作为Windows Azure Marketplace的一部分，DataMarket是一种服务，提供一个一致的市场，并作为云服务的高品质的信息传递渠道。内容合作伙伴可以发布收集到的数据到DataMarket上，以提高它的可发现性以及实现高可用性的全球覆盖。任何从数据库、图像文件、报告和实时输入的数据都是通过Internet标准相一致的方式提供的。用户可以轻松地发现、探索、订阅和使用来自信任的公共领域和优质商业供应商的数据。 更多关于DataMarket的资料，请参考MSDN上的DataMarket概述以及主页Windows Azure Marketplace DataMarket。 信息工作者(最终用户) 那些需要数据用于业务分析和决策的最终用户可以方便直接地在Microsoft Office应用程序里消费和使用这些数据。这些Microsoft Office应用程序例如Microsoft Excel和Microsoft BI 工具（PowerPivot 和SQL Server 报表服务）。使用者以新的方式汇集不同的数据集以获得在业务表现和过程上的新见解。下载Excel 2010的DataMarket插件。 开发人员 应用程序开发人员可以使用数据订阅源来创建富内容解决方案，在特定领域上为最终用户提供最新的相关信息。开发人员可以使用Visual Studio内置的支持来消费DataMarket上的数据源，也可以使用任何支持HTTP的Web开发工具。DataMarket为所有数据集都提供了一个一致的基于REST的OData 应用程序接口，开发人员可以方便容易地在任何平台上进行开发。 信息发布者 通过使用集成微软的信息工作者软件，DataMarket使你能够扩大你的市场。利用微软的云计算平台用于扩展、发行、报告和结算。使用DataMarket来降低开发新客户、维持长期客户和减少开发人员的费用 账户费：“开店费用—发布数据审批费用”。“收费项目的分层”。 Factual 开放位置数据库

利用Google_Earth数据制作地形图

利用Google Earth高程数据制作地形图在地灾危险性评价、土地复垦实施方案等项目中，平面布置图需要地形基本数据，考虑到投成本控制和设计精度要求，可以利用软件提取Google Earth高程数据生成地形等高线代替实地测量地形。 提取Google Earth高程数据原理：Google Earth上每一个点的属性包括地理坐标和高程,投影椭球参数采用WGS84地理坐标系。通过采样所求范围内的坐标点，用三角网剖分的方法自动生成等高线。所以生成等高线的精度跟采样点的间距紧密相关，采样距离越小精度越高。 利用Google Earth数据制作地形图主要分两个步骤：1.地理坐标和高程数据的提取；2.根据提取的数据制作地形图。 一、地理坐标和高程数据的提取 所用软件：Google Earth ，谷地地理信息系统（GoodyGIS）或谷歌地球高程数据采集工具（GetGECoords） 下面分别以GoodyGIS和GetGECoords为例讲解数据提取过程：（1）GoodyGIS提取过程 首先需要安装Google Earth和GoodyGIS，由于GoodyGIS专业版需要付费，先暂用试用版。 启动软件后界面如下：

1.点击菜单栏的定位搜索，输入需要定位的经纬度坐标，点击前往，再重复定位搜索下一个点坐标。一般情况下如需得到一个区域的高程数据，只需确定左上角和右下角两个点坐标。

2.点击菜单栏绘制图形，下拉菜单选择矩形，根据提示点击右键在两个对角点，绘制成一个矩形，矩形范围要包括两个目标点所构成的区域。 3.点击左边工具栏高程提取，下面选择对象单个对象（点线面）左键单击绘制的矩形，可看到左边工具栏对象名称、对象类型、可否提取，对象数目有了相应变化。

运营实操｜15分钟学会数据地图分析

图1 最终效果图 那么问题来了： 这张图的制作需要哪些数据？ 你能从这张图上得到哪些信息？ 这张图能用到哪些地方？ 如果你对上述3个问题摸不着头脑，那很正常，因为这涉及到具体的使用的场景/背景，也就是说，要用数据地图解决什么样的问题。 关于这张图的项目背景和制作过程，下文将和盘托出，而且你不需要懂编程、设计，也不需要懂艰深的统计学知识，用短短15分钟的时间，你将get到这个酷炫而且还有实际用途的“黑技能”，让你的同事和老板对你刮目相看！ 一、数据地图是啥？ 1.概念及用途 我们在做运营、市场方面的数据分析时，常会涉及到地理坐标、区域和地名与数据关联的情形，如 某个APP在全国各个城市的注册会员数分布情况 某个O2O生鲜品牌的线下网点在某个城市中的分布情况 已经拥有某个地区潜在消费者的地理分布数据及相关商业生态信息（购物中心、公交站点和公司分布等信息），需要合理选择地推场地 像前面两个问题，以excel表格的形式来显示就可以了，然而对于第三个问题的处理，需要结合地图和数据两方面信息，这就要用到高阶的数据处理工具了— Duang duang duang~数据地图这时闪亮登场了~~~ 现在关于数据地图的定义还不是很全面。笔者认为，数据地图是一种将地理数据和地理信息有机结合的一种地理数据表达方式。数据地图应用地图来分析和展示与地理位置相关的数据，以图示化的展现形式来呈现信息，使得这种数据表达方式更直观和清晰，更容易发现规律，方便我们挖掘深层信息，更好的辅助决策。 要想正确的使用数据地图，弄懂“地图图层”这个概念十分重要。实际上，“地图图层”类似 于Photoshop中的图层：对于我们现实中空间的表达，实际上是通过不同图层去表现的，然后将这些图层叠加在一起进行表达（见图2）。其中，几乎每个地图需要用到的图层是“底图”，它类似于PS

基于大数据的地理信息与位置在地图编制中的应用分析

基于大数据的地理信息与位置在地图编制中的应用分析 摘要随着科技以及信息技术的进步，促进大数据的发展，大数据为人们的生活带来了一种全新的信息交流及传递网路空间，其在实际应用中使得各类信息数据的应用价值被得到充分发挥，同时提升了地图编制水平。基于此，本文概述了大数据，阐述了地理信息与位置数据种类及其特点，对基于大数据的地理信息与位置在地图编制中应用进行了探讨分析，旨在提高地图编制水平。 关键词大数据；地理信息：位置；种类；特点；问题；地图编制；应用 地图编制可以对地理信息进行更加准确的描绘及收集，其可以为土地空间的规划及利用提供良好的基础条件。因此在实际中必须要保证地图编制的精准性，这样才能对地理空间信息进行更加精准的编制，从而对土地空间、大小、权属边界等进行明确。而目前地理信息与位置大数据可以为地图编制提供更加全面的信息数据资源，因此在实际中必须掌握地理信息与位置大数据的应用方法，从而提升地图编制的精确度。以下就基于大数据的地理信息与位置在地图编制中应用进行了探讨分析。 1 大数据的概述 大数据是指数据量大、数据类别复杂的数据集，这些数据集具有V olume（数据量大）、Velocity（数据处理速度快）、Variety（数据具有多样性）和Value（数据价值密度低）的4V特点。大数据无法用传统的数据库进行存储、管理和处理，其需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力，以及海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据时代的到来颠覆了学术界对传统数据的认知，同时也引起数据获取、存储、分析、挖掘以及可视化等技术的变革。在信息技术的支持和普及性应用背景下，大数据成为当今时代数据信息的主要发展方向。而大数据时代数据量大、数据种类多、数据处理速度快、数据价值密度低等特点，使其在应用过程中对社会各行各业的发展产生一定影响[1]。 2 地理信息与位置数据种类及其特点的分析 地理空间信息与位置大数据包括地理数据、轨迹数据、空间媒体数据等。其中地理数据可以分为地图数据、遥感数据、大地基准数据，其特点是体量大、较规则化、变化缓慢。遥感数据包括光学影像数据、雷达激光扫描数据等，其特点是数据量大，种类多，数据增长规律不同，数据更新频度不同，安全性要求高。大地基准数据包括时间基准数据、重力基准数据等。轨迹数据是通过GNSS、RFID 等测量手段以及网络签到等方法获得的用户活动数据，包括个人轨迹数据、群体的轨迹数据、交通轨迹数据、物流数据等。特点是数据体量大、信息碎片化、准确性低，可以用文本模式描述，有半结构化的轨迹数据，附带其他的用户信息和社会语义。空间媒体数据，包含空间位置与时间因标记的数字化文字图像图形、声音、视频影响和动画等媒体数据，主要来源于移动社交网络、微博、微信等新興互联网应用。特点是数据来源混杂、非结构化为主，数据异构性大，实时性非

初中世界地理必背知识点：世界地图

初中世界地理必背知识点：世界地图 地图的基本要素 地图的基本要素是比例尺;方向和图例。打开各种地图，尽管它们所表示的内容不同，却都具备方向、比例尺、图例和注记等要素.地图上的方向有不同的表示方式.有的地图用指向标指示方向，指向标箭头的指向一般为北向.使用这种地图，要根据指向标来确定方向。 比例尺定义 比例尺是表示图上一条线段的长度与地面相应线段的实际长度之比。公式为：比例尺=图上距离与实际距离的比。比例尺有三种表示方法：数字式比例尺、图示比例尺和文字比例尺。一般讲，大比例尺地图，内容详细，几何精度高，可用于图上测量。小比例尺地图，内容概括性强，不宜于进行图上测量。 比例尺的表示方法 用公式表示为：比例尺=图上距离/实际距离。比例尺通常有三种表示方法。 (1)数字式，用数字的比例式或分数式表示比例尺的大小。例如地图上1厘米代表实地距离500千米，可写成：1∶50,000,000或写成：1/50,000,000。 (2)线段式，在地图上画一条线段，并注明地图上1厘米所代表的实际距离。 (3)文字式，在地图上用文字直接写出地图上1厘米代表实地距离多少米，如：图上1厘米相当于地面距离500米，或五万分之一。 三种表示方法可以互换。必须化单位。

在绘制地图和其他平面图的时候，需要把实际距离按一定的比缩小(或扩大)，再画在图纸上。这时，就要确定图上距离和相对应的实际距离的比。一幅图的图上距离和实际距离的比，叫做这幅图的比例尺。 比例尺公式：图上距离=实际距离×比例尺实际距离=图上距离÷比例尺比例尺=图上距离÷实际距离.(在比例尺计算中要注意单位间的换算) (1公里=1千米=1×1000米=1×100000厘米) 单位换算：图上用厘米，实地用千米，厘米换千米，去五个零;千米换厘米，在千的基础上再加两个零。 比例尺大小判断 判断方法 比例尺是个分数值，且分子是1，因此比例尺的大小，应根据分母的大小判断，分母越大，比例尺越小。 比例尺大小与地图内容详略、范围大小的关系 图例

莫言作品的世界影响地图_基于全球图书馆收藏数据的视角_何明星

莫言作品的世界影响地图 ——基于全球图书馆收藏数据的视角 文/何明星 莫言获得2012年诺贝尔文学奖，无疑是中国文 学出版的一件大事，对于中国出版走出去，更具有标志性的意义，此时认真研究莫言作品的世界影响因素，梳理其逐步获得广泛知名度的路径，对于推出更多的中国文学、艺术名家，对于中国出版走出去具有实实在在的借鉴意义。 图书馆的馆藏对于图书的文化影响、思想价值的衡量是严格的，也是检验出版机构知名度、知识生产能力等诸项要素最好的一个标尺。世界图书馆界通常采用某一学科划定若干个核心出版社的评价办法来采购图书，这个办法也被中国图书馆界所广泛采用。因此采用莫言中外文作品的全球图书馆收藏数据来衡量其世界影响力，是一个经得起推敲的评估标准。 目前能够提供全球图书馆收藏数据的OCLC （Online Computer Library Center,Inc），即联机计算机图书馆中心，属于覆盖范围相对较大的公益性组织之一，总部设在美国的俄亥俄州，成立于1967年。截至2011年年底，加盟图书馆数量已达23815家（公共图书馆5051家，大学图书馆4833家，中小学校图书馆8897家，各类政府图书馆1604家，职业学院、社区学院图书馆1074家，企业图书馆1296家，协会机构图书馆661家，其他图书馆297家），涉及全世界112个国家和地区，470多种语言。从图书馆国家分布来看，OCLC的数据还不能做到100%全部覆盖，但可以基本衡量出莫言作品在当今世界的影响范围。本文分别就莫言中外文作品的馆藏数量、出版时间、国家分布等数据给予分析，力争勾画出莫言作品的世界影响地图。 一、莫言作品英译本世界馆藏最多 本文根据OCLC提供的书目数据检索（检索时间为2012年8月11日至18日），再结合其他学者的研究，[1]发现莫言的中外文作品出版已有355种，其中中文作品超过了250种，外文品种超过了105种。目前比较确切的数字是法语27种， 越南语20种，英语17种，日语11种，韩语7种，德语7种，西班牙语、瑞典语各3种，意大利语5种，挪威语、波兰语各2种，希伯来语1种。 本文按照收藏图书馆数量在30家以上的品种进行筛选，这样在355种中共有64种符合条件。限于篇幅，本文只给出了前30种的明细，见表1。 由表1可以发现三个问题。 1.莫言英文版的作品馆藏量最多，意味着其影响力超过了其他品种。表中排名前7的均是英文版，分别是英文版《红高粱》《生死疲劳》《天堂蒜薹之歌》《丰乳肥臀》《酒国》《师傅越来越幽默》《红高粱家族》，收藏图书馆数量分别是644家、618家、504家、472家、398家、357家、265家，分别由企鹅集团和它所属美国维京出版社（New York: Viking）、美国纽约阿卡德出版社（New York: Arcade Pub.）出版，译者均是葛浩文。中文作品只有一本进入前8名，为作家出版社2006年出版的《生死疲劳》，收藏图书馆数量在146家。中国大陆的上海文艺出版社、春风文艺出版社、江苏文艺出版社、南海出版公司、中国工人出版社分列第10名、第16名、第24名、第25名、第28名，位列第23名的是作家出版社的另外一