GIS技术在清洁小流域治理中的应用

GIS技术有便捷的数据管理、强大的空间分析和直观的三维可视化能力,在清洁小流域治理中应用GIS技术,可有效地实现海量数据管理、复杂空间分析与决策支持,为实现美丽乡村提供强大技术支撑。以河南省淅川县草庙沟小流域为例,详细介绍了利用GIS技术进行清洁小流域治理的技术路线。利用GIS技术,可在高分辨率影像上获取准确的各级汇水区、植被覆盖信息和地类信息,再结合实测水质数据和土壤、污染、降雨等调查数据,以清洁小流域示范工程技术指南为技术标准,可便捷直观地划分小流域的各治理分区、进行三维施工设计、经费测算和效益分析。因此,GIS技术的利用可有效提升清洁小流域的管理能力。     

过度开采对地下水水化学特征的影响研究

为探究过度开采对地下水水化学特征的影响,通过对比分析研究区1997年和2010年的地下水水位与水质资料,研究了过度开采条件下地下水水位与水化学特征的动态规律及两者之间的联系。研究结果表明:1997年和2010年研究区地下水水位与水化学特征的空间变化规律具有很高的一致性,表现为地下水水位降幅较大的区域对应的镁离子、硫酸盐含量增幅也相对较大,地下水水化学特征受地下水水位变化的影响较大。空间叠加分析结果表明:镁离子、硫酸盐与地下水水位变化较大的区域空间重合率分别为72.2%,53.1%。过度开采通过改变地下水补径排条件及饱和带、非饱和带的水环境变化对地下水水化学特征产生影响,因此对于地下水不可盲目、过度开采。     

严寒地区大型倒虹吸工程管道应力及水力安全控制

新疆北疆供水工程跨越吉拉沟大洼槽的三个泉倒虹吸,跨度11 km,内径2.8 m,工作水头160m,是国内外同类工程中综合难度较高的大型倒虹吸工程,在结构强度、材料工艺、安装敷设、工程质量方面都有极高的要求,特别是高水头管道运行、充水、放空、水锤防护等各种工况下的水力安全控制问题,高温差与严寒条件下管道的应力应变问题尤为突出。对该工程设计、科研、施工及运行管理方面的经验进行介绍,对其在新技术、新材料、新工艺等方面取得的理论研究和技术创新成果进行总结,研究认为:工程总体布置合理,工程运行后监测资料及工程安全评价表明各项性状指标良好,通过模型试验研究确定的闸门开度、关闭速率、充水排气、放空排水等水力安全控制关键技术科学合理,为严寒地区大型倒虹吸工程的技术发展提供借鉴。     

非均匀卵砾石粗糙床面的分形特征

针对传统方法刻画粗糙床面总体特征存在缺陷的问题,将分形几何理论引入非均匀卵砾石粗糙床面特征研究,以卵砾石床面激光扫描试验资料为基础,探讨了分形尺度区宽度与中值粒径d50的关系,分析了覆盖基准面对分形维数的影响,研究了床面整体与局部分形维数的特征与联系,获得了分形维数随床面颗粒组成及高程统计参数的变化规律。结果表明:分形尺度区宽度与床面颗粒中值粒径d50有关,上临界尺度可取为1.5d50;分形维数与覆盖基准面位置有关,覆盖基准面距平均床面的距离越大,分形维数越大且逐渐失真,为有效量化和区分床面粗糙特征,覆盖基准面宜取平均床面;粗糙床面分形维数具有良好的稳定性,局部分形维数变异性很小,并与整体分形维数接近;粗糙床面的分形维数与颗粒大小、级配组成及床面高程统计参数有关,中值粒径越大,颗粒组成越均匀,床面高程极差、标准差、偏度(绝对值)和峰度越大,分形维数越小。     

流域规划时空数据管理关键技术研究

针对流域规划工作中存在专业模型计算数据格式众多、时空数据分离、包含时间和空间信息的多方案对比不直观等问题,对流域规划中数据管理关键技术进行了研究。利用水资源分区和行政区划组合出了"流域-子流域-计算分区"不同层次的空间尺度,运用历史年月统计数据、长时间日观测系列数据,预测计算出了从规划基准年到近、远期规划水平年间不同时间粒度的成果,按照"数据集-对象图层-要素"的组织形式存储于关系型数据库中,用以构建厄瓜多尔流域规划时空数据库,实现了多格式数据集成化管理、不同尺度时空数据的整合以及多方案成果的直观表达,增加了流域规划工作中数据多样化分析的应用方式,提升了数据分析及其应用的自动化程度,通过对时空数据变化的直观模拟,提升了对比分析的工作效率。     

降雨量空间分布对山洪临界雨量的影响

山洪临界雨量是山洪灾害预报预警的重要基础,受降雨、土壤含水量以及下垫面的影响,其中降雨量空间分布是重要的影响因素之一。以湖北省崇阳县高堤河流域为例,采用HEC-HMS分布式水文模型计算设计洪水,试算法计算临界雨量,提出了降雨量空间分布系数,分析了降雨量空间分布系数与临界雨量的关系,探讨了降雨空间分布对临界雨量的影响。结果表明:当降雨从上游到下游逐渐减少时,达到相同成灾流量对应的临界雨量最大,暴雨中心在下游时临界雨量最小,说明降雨量空间分布对临界雨量影响显著。由分析可知,在山洪灾害预警实践中应根据实际的降雨空间分布对预警指标适当修正,对山洪进行动态雨量预警。     

Processing of Topological BIM Queries using Boundary Representation Based Methods

Building Information Models (BIM) are comprehensive digital representations of buildings, which provide a large set of information originating from the different disciplines involved in the design, construction and operation processes. Moreover, accessing the data needed for a specific downstream application scenario is a challenging task in large-scale BIM projects. Several researchers recently proposed using formal query languages for specifying the desired information in a concise, well-defined manner. One of the main limitations of the languages introduced so far, however, is the inadequate treatment of geometric information. This is a significant drawback, as buildings are inherently spatial objects and qualitative spatial relationships accordingly play an important role in the analysis and verification of building models. In addition, the filters needed in specific data exchange scenarios for selecting the information required can be built by spatial objects and their relations. The lack of spatial functionality in BIM query languages is filled by the Query Language for Building Information Models (QL4BIM) which provides metric, directional and topological operators for defining filter expressions with qualitative spatial semantics. This paper focuses on the topological operators provided by the language. In particular, it presents a new implementation method based on the boundary representation of the operands which outperforms the previously presented octree-based approaches. The paper discusses the developed algorithms in detail and presents extensive performance tests.     

New results on PWARX model identification based on clustering approach

This paper deals with the problem of piecewise auto regressive systems with exogenous input(PWARX) model identification based on clustering solution. This problem involves both the estimation of the parameters of the affine sub-models and the hyper planes defining the partitions of the state-input regression. The existing identification methods present three main drawbacks which limit its effectiveness. First, most of them may converge to local minima in the case of poor initializations because they are based on the optimization using nonlinear criteria. Second, they use simple and ineffective techniques to remove outliers. Third, most of them assume that the number of sub-models is known a priori. To overcome these drawbacks, we suggest the use of the density-based spatial clustering of applications with noise(DBSCAN) algorithm. The results presented in this paper illustrate the performance of our methods in comparison with the existing approach. An application of the developed approach to an olive oil esterification reactor is also proposed in order to validate the simulation results.     

基于Voronoi图的连续反向最近邻查询

为解决动态环境中移动点的连续反向最近邻查询问题,将连续反向最近邻查询分为单色和双色2种情况进行研究。利用移动点Voronoi图,分别给出单色连续反向最近邻查询算法、双色连续反向最近邻查询算法以及相关定理,对算法正确性和可终止性进行证明,分析算法时间复杂性。按照移动点Voronoi图的拓扑结构是否改变分为2种情况,分析每种情况下候选所在区域的变化,在变化区域内进行Voronoi图的重构,得到对应的解决方法。在多数情况下,该算法只需生成局部移动点的Voronoi图即可找到结果,减小了连续反向最近邻查询的代价。     

动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法

受限区域内的单纯型连续近邻链查询在空间数据挖掘、数据的相似分析和推理、空间数据库等方面具有重要的作用。为了弥补已有方法的不足,详细研究了动态受限区域内的单纯型连续近邻链查询方法。基于计算几何中的Voronoi图给出了VOR_IN_CRSCNNC算法、VOR_EX_CRSCNNC算法和VOR_DE_CRSCNNC算法。进一步进行了实验比较和分析。理论研究和实验分析表明,所提出的算法在查询过程中减少了数据逐一筛选和判断的冗余计算,在处理空间数据量较大、初始受限区域数据量较多、受限区域形状较为复杂的单纯型连续近邻链查询方面具有较大的优势。