达芬奇密码 第十四章

达芬奇密码 第十四章[@more@] 

第十四章

 

 

  “兰登在哪里?”法希吐掉最后一口烟回到指挥部时问道。

  “还在男洗手间,长官。”科莱中尉已料到他会问这个问题。

  法希咕哝道:“看得出,他在磨时间。”

  局长从科莱肩头上方观察那个卫星定位点。科莱几乎能听到车轮已经转了起来。法希努力克制住自己,不去检查兰登。最理想的是,观察的对象被给予最充足的时间和自由,以便引诱他获得一种虚假的安全感。兰登得自愿回来。然而,差不多有十分钟了。

  太长了。

  “兰登有可能觉察到我们了吗?”法希问。

  科莱摇头说:“我们还可以看到男卫生间里有些小的移动,所以卫星定位跟踪器显然还在他身上。或许他感到不舒服?如果他发现了跟踪器,他会扔掉它,试图逃跑的。”

  法希看了一下表说:“很好。”

  法希还是显得非常专注。整个晚上,科莱都感到局长有一种不同于往常的紧张心情。通常在压力下,他都显得事不关己的样子,非常冷漠,但今晚法希似乎是动了感情,好像是他个人的事情。

  也难怪,科莱心里想。法希太需要拘捕这个家伙了。最近部长们和媒体越来越公开批判法希太过分的策略、与大国使馆的冲突以及在新技术的投入大大超过预算等。今夜,他将利用高科技准确地逮捕一位美国人。这将会让那些批判他的人闭嘴,也有助于他在退休前稳坐自己的位置,以便退休时可以拿到不菲的退休金。老天爷知道,他需要这份退休金,科莱想。法希对高技术的狂热使他在职业上和自身上都受到了很大的伤害。谣传在几年前的技术热中,法希把自己所有的积蓄都投了进去,结果血本无归。但法希是最要面子、最不认输的人。

  今夜还有足够的时间。索菲·奈芙的莫名其妙的干扰,虽然算倒霉,但只是一个小波折,很快就过去了。她现在已经走了。法希还有牌出。他会告诉兰登他的名字被写在受害者身旁的地板上。附言:找到罗伯特·兰登。那美国人对这个小小证据的反应将会说明一切。

  “局长,”一个中央司法警察从办公室里喊道,“我想你还是接一下这个电话。”他正拿着听筒,显得非常不安。

  “谁打的?”法希问。

  那警察皱了一下眉。“是我们密码破译部主任。”

  “说了什么?”

  “是关于索菲·奈芙的,长官,好像出了点问题。”

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成都市作为中国西部地区具有战略地位的核心都市,其人口的空间分布状况对于城市规划、社会经济发展及公共资源配置等研究具有基础性数据价值。本文聚焦于2019年度成都市人口分布的空间数据集,该数据以矢量格式存储,属于地理信息系统中常用的数据交换形式。以下将对数据集内容及其相关技术要点进行系统阐述。 Shapefile 是一种由 Esri 公司提出的开放型地理空间数据格式,用于记录点、线、面等几何要素。该格式通常由一组相互关联的文件构成,主要包括存储几何信息的 SHP 文件、记录属性信息的 DBF 文件、定义坐标系统的 PRJ 文件以及提供快速检索功能的 SHX 文件。 1. **DBF 文件**:该文件以 dBase 表格形式保存与各地理要素相关联的属性信息,例如各区域的人口统计数值、行政区划名称及编码等。这类表格结构便于在各类 GIS 平台中进行查询与编辑。 2. **PRJ 文件**:此文件明确了数据所采用的空间参考系统。本数据集基于 WGS84 地理坐标系,该坐标系在全球范围内广泛应用于定位与空间分析,有助于实现跨区域数据的准确整合。 3. **SHP 文件**:该文件存储成都市各区(县)的几何边界,以多边形要素表示。每个多边形均配有唯一标识符,可与属性表中的相应记录关联,实现空间数据与统计数据的联结。 4. **SHX 文件**:作为形状索引文件,它提升了在大型数据集中定位特定几何对象的效率,支持快速读取与显示。 基于上述数据,可开展以下几类空间分析: - **人口密度评估**:结合各区域面积与对应人口数,计算并比较人口密度,识别高密度与低密度区域。 - **空间集聚识别**:运用热点分析(如 Getis-Ord Gi* 统计)或聚类算法(如 DBSCAN),探测人口在空间上的聚集特征。 - **空间相关性检验**:通过莫兰指数等空间自相关方法,分析人口分布是否呈现显著的空间关联模式。 - **多要素叠加分析**:将人口分布数据与地形、交通网络、环境指标等其他地理图层进行叠加,探究自然与人文因素对人口布局的影响机制。 2019 年成都市人口空间数据集为深入解析城市人口格局、优化国土空间规划及完善公共服务体系提供了重要的数据基础。借助地理信息系统工具,可开展多尺度、多维度的定量分析,从而为城市管理与学术研究提供科学依据。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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