北斗电离层模型精度分析

北斗电离层模型包括基本导航的BDSKlob模型、BDGIM模型及广域差分格网电离层模型,本文详细分析2种基本导航的电离层模型因相邻模型参数更新引起的延迟跳变,基于CODE格网电离层模型对比2种电离层模型随空间和时间的变化情况,分析不同电离层模型在不同时段不同纬度的改正精度及定位精度,并利用2018年数据对北斗格网点电离层信息的服务范围和服务精度进行评估。结果表明,相比于BDSKlob模型,BDGIM模型与CODE格网电离层模型更接近,且分布均匀,相邻2组模型参数更新的延迟跳变小于1 ns。BDGIM模型在北半球的改正精度优于南半球,在中国区域及全球范围的改正率分别达到75%及60%以上,明显优于BDSKlob模型,且BDGIM模型相比于BDSKlob模型的定位精度最多可提升45%。北斗格网电离层的有效区域基本覆盖中国范围,电离层延迟误差优于2.08 TECu,改正比例大于80%。     

全球离散格网系统结构要素一体化编码与生成方法

全球离散格网系统是用于构建数字地球的一种有效空间数据组织框架,其中,三角形、四边形和六边形等多种单元形状的格网已在各领域广泛应用。各具特色的格网满足了各专业领域的应用需求,但也因其格网类型的差异而阻碍了跨领域的数据共享,同时单一格网在面向多领域科学问题上存在一定的局限性,因此实现多类型离散格网系统之间的互操作功能具有重要的研究意义。不同类型格网结构要素相互转换机制的建立,是实现异构格网数据集互操作的关键。本文针对这一问题,首先,研究了三类全球离散格网系统结构要素的统一特征及格点和格元的相互关系,进一步揭示了其等差圈层的分布模式;其次,以球面四元三角网为例,建立了格点的等差圈层编码,随后,根据格点与格元的关系提出了基于格点索引的全球离散格网一体化编码与生成方法;最后,利用该方法生成了河南省地表高程的格点模型、三角形格网模型、菱形格网模型和六边形格网模型,并验证了其正确性和可行性,为全球离散格网的互操作机制提供一种新思路。     

几种离散格网模型的几何稳定性分析

对仅从剖分单元的形状和面积的变形研究,不能完全表达格网模型几何稳定性作了分析,并提出了从研究格网结点空间分布均匀性在多分辨率剖分过程中的变化出发,分析格网系统稳定性的研究思路,并选择能直接反映格网结点分布特性的四个统计量作为格网结点均匀性的评价指标。对几种离散格网系统的几何稳定性进行比较和评价,分析了不同格网生成方式对稳定性的影响,最后,在此研究基础之上,提出了进一步研究的工作方向。     

全球六边形离散格网的几何最优化设计与空间度量

全球离散格网系统（Discrete Global Grid System,DGGS）是一种新型的空间数据模型。它采用特定的方法进行地球表面的同构离散化,提供了一种无缝无叠的多尺度的全球格网结构。DGGS使用格网的地址编码运算代替传统的坐标计算来处理各种空间操作。本文以六边形DGGS为研究对象,提出了一种用于评价格网几何均匀性的新型最优化目标函数,设计了以启发式全局优化方法为核心,结合数值投影变换方法,构建六边形的DGGS。另外,针对DGGS目前的短板问题——空间度量,研究了DGGS上基于格网方法的面积度量、长度度量和角度度量,旨在发展一套全球六边形离散格网上的空间度量体系。     

全球六边形离散格网的矢量线数据绘制精度控制

全球离散格网系统是一种新型的地球空间数据模型,是平面格网模型在球面上的扩展。由于六边形的几何结构优势,经常被用于球面离散格网的构建。在平面格网向球面映射过程中,因球面的不可展性,格网上的距离和方向都会发生巨大变化,导致矢量数据球面格网化绘制的精度无法得到保证,这成为矢量数据在全球离散格网显示的一个重要瓶颈,直接制约了球面格网上空间度量关系的建立。本文针对全球六边形离散格网上矢量线数据的绘制问题,研究了平面-球面映射过程,对直线方向影响的统计变化规律,对矢量线数据的格网化表达进行了精度控制,使得平面格网上的矢量绘制方法,能在球面格网上进行高精度的绘制,并保证矢量数据的球面格网绘制误差严格控制在当前层次格网的一个单元内,为格网化数据的高精度显示和格网空间度量的建立奠定了理论基础。     

EGMTools：重力场模型评估及重力量计算软件

高精度、高分辨率的地球重力场可用于统一全球高程基准及确定大地水准面等,因此全面评估重力场模型精度及其快速导出的各重力量（如高程异常等）具有重要意义。本文利用VS2015+Intel XE 2016平台及OpenMP等并行技术研发一套用于重力场模型评估及相关重力量计算的软件--EGMTools,该软件的主要功能有：1）可实现基于实测点或格网重力异常、高程异常及垂线偏差等数据对重力场模型截断至任意阶次的精度进行评估;2）可实现利用重力场模型计算任意点或格网（SRTM地形表面）重力异常、高程异常及垂线偏差等重力量;3）在全球范围内,可按照一定的格网间隔（如1°×1°）对不同重力场模型所表示的重力量（如高程异常等）按不同的阶次进行比较;4）重力场模型格式转换、阶方差分析及RTM重力量计算的数据预处理等。     

海洋GIS数据模型与结构

探讨了海洋 GIS中的数据模型和数据结构问题。根据物理海洋学的研究方法 ,提出了海洋 GIS的数据表达模型。针对海洋 GIS中水体的特点 ,提出了适合海洋 GIS水体的多级化格网型数据结构 ,给出了两种大尺度海洋常用的格网化方案 :全球等角格网化方案和全球等面积格网化方案。这种格网型数据结构是普通 GRID的扩展 ,具有鲜明的海洋数据应用特色。     

DEM地形描述误差(Et)计算模型研究

论文依据DEM地形描述误差（简称Et）的产生机理,在分析现有Et计算模型的基础上,研究建立了顾及DEM格网布设位置的新型Et计算模型,同时以1:5万黄土丘陵地形为例,采用对比分析法揭示了DEM高程插值模型对Et计算结果准确性的影响。实验测试表明：（1）模型能有效地解算出Et的标准差、平均值、最大值、最小值等指标,准确展示出Et的空间分布特征,有助于实现DEM地形描述质量与应用不确定性的分区评价;（2）与双线性、三次卷积、局部二次多项式等常用DEM插值模型相比,以4×4 DEM格网单元为搜索圆的完全规则样条函数插值模型所重构的DEM地表形态,能更为理想地反映Et的量值大小和空间分布。     

乡镇级人口统计数据空间化的格网尺度效应分析——以义乌市为例

格网尺度效应是统计型人口数据空间化研究的基础性问题之一。针对资源环境研究领域和全球变化区域模型对各种尺度的空间型人口数据的需求,人们对人口数据空间化进行了大量研究。综观现有研究成果,缺乏针对具体应用需求的数据源选择方法和对数据产品适宜性的分析。因此,数据在实际应用中,特别是县市、二、三级流域等尺度上的应用中,存在较多的不确定性。本文重点研究人口数据空间化的格网尺度效应分析方法。以浙江省义乌市为例,利用CBERS、IRS-P5卫星影像,提取了研究区土地利用信息;在地理信息系统技术支持下,对乡镇统计人口进行空间化建模,生成20m至1km系列的格网人口数据;通过比较不同格网人口与乡镇统计人口的误差,分析人口数据空间化的格网尺度效应。分析结果表明,采用CBERS数据源进行人口数据空间化,其数据产品即格网人口的适宜尺度是200m,抽样精度为76%;采用P5数据源进行人口数据空间化,其格网人口的适宜尺度是100m,抽样精度为84%。     

基于多源信息的人口分布格网化方法研究

格网化人口分布数据比行政单元人口密度数据更易直观表达人口的真实分布状况。本文面向人口格网化管理的区域发展需求,以延安市为研究对象,基于增强居民地空间分布及其内部结构信息的理念,利用乡镇界线和乡镇级人口统计数据为输入控制单元,以土地利用数据、居民点信息、DEM、夜晚灯光数据等多源信息为指示因子,采用多元回归建模方法获得了延安市2010年100 m格网人口分布数据。结果表明,本文采用的人口格网化建模方法最终模型选用变量数少,决定系数（R²）达到0.872。最终模型在用于验证的24个乡镇中,有18个乡镇的估计人口数与统计值误差绝对值小于10%。分析认为,该建模策略结果可信,多源的人口分布指示信息在人口格网化方法上明显优于单独的土地利用数据方法。本文获得的100 m格网延安市人口数据格网化结果,显著增强了人口空间分布的细节信息,对于县市一级的人口数据格网化具有借鉴意义。     

资源环境综合科学调查多级格网系统的设计

地理格网系统借助特定方法将地球表面均匀剖分,形成无缝无叠的多分辨率格网层次结构。它既是一个空间框架,又是地理特征表达的一种模型。本文结合资源环境综合科学考察数据管理与共享的需求,深入分析了“地理格网”国家标准,指出其在多分辨率应用中存在孔径过大且不一致的问题。鉴此,将度与分、分与秒之间的进制在逻辑上由六十扩展为六十四,进而实现严格的四叉树剖分,直至秒级以下更高分辨率格网采用2的负指数幂表示。根据剖分特点,设计了兼容国标的编码扩展方案。在此基础上开发了多级格网生成与管理原型系统,通过资源环境综合科学调查数据三维实时浏览实验,验证了格网剖分编码方案的可行性和正确性。     

自动网格法程序的数值模拟测试

为了测试改进后的程序,原始网格图和变形网格图皆由计算机生成。在生成变形网格图时,考虑了刚体移动、刚体转动、一般变形这三种变形,另外还生成一幅中间缺少网格点的大变形图像。结果表明:在不同的变形情况下,尤其在中间缺少网格点的大变形下,虽然网格点分布不规则,但是程序仍然能够自动分割、编码,而且准确无误;呈二值化分布的网格点误差为0.0058像素以下,呈高斯分布的误差为0.00076像素以下。     

基于F-DEM的洪水淹没区精确快速提取

洪水淹没区包括洪水淹没的范围与深度,准确、高效地获取洪水淹没区是洪灾评估及减灾救灾的关键。本文针对现有洪水淹没范围与深度的快速计算及精度方面的不足,设计了洪水淹没区精确快速提取方法。首先,通过特征嵌入式DEM(F-DEM)数字地形建模技术,修正常规格网DEM对沟渠、坎堤等突变地形描述的失真问题;然后,基于洪水水位监测数据,采用Kriging内插模型构建洪水淹没面;最后,通过GIS多层面叠加及空间查询分析,获取真实淹没区信息。以温州水头镇水位监测点数据为基础,对其暴风潮后的洪水淹没区进行了分析,并利用大区域模拟水位监测点数据对提取方法效率作了测试。实验结果表明,该方法能较好地解决大区域海量数据条件下的淹没区提取问题。     

正二十面体六边形全球离散格网编码运算

全球离散格网系统是指把地球表面按照一定规则离散分割成多分辨率层次结构的格网单元,广泛应用于海量多源空间数据的组织、管理和分析中。六边形全球离散格网具有优良的几何特性,非常适合于空间数据的处理,如何进一步提高六边形全球离散格网编码运算的效率仍是当前研究的重点。本文采用正二十面体施耐德投影四孔径六边形全球离散格网模型,基于六边形三轴坐标与编码的二进制数的对应关系构建四孔六边形的基础编码结构,将二十面体划分为32个基础六边形,并将之分为3种基础六边形剖分瓦片,在每个六边形剖分瓦片采用基础编码结构进行编码,建立了四孔六边形全球离散格网编码,同时设计了并实现了四孔六边形编码与六边形三轴坐标之间的快速转换,基于此构建了一种高效的四孔六边形全球离散格网编码运算方案,包括编码的算数运算、空间拓扑运算和邻域检索运算及跨面运算。与现有的六边形全球离散格网编码运算方案相比,本文的方案进一步提高了编码算数运算、空间拓扑运算和邻域检索运算的效率,编码加法运算是HLQT的2～3倍,邻域检索运算分别是HLQT的3～5倍和H3的2～3倍,且受格网编码层次的影响较小,编码的跨面邻域检索运算时间略高于面内的运算,可以为全...     

基于格网的洪水灾害危险性评价分析——以巴基斯坦为例

洪水灾害已成为给当今人类带来严重损失的自然灾害之一,因此,灾害风险评价是区域经济持续发展的前提与条件。本文从致灾因子和孕灾环境两方面进行分析,综合考虑降水(累计降雨量和最大降雨量)、河流(河网密度)、地形(高程值和坡度值)、土地利用和植被(NDVI)共5种相关因子,以1km格网数据为基础,运用AHP(层次分析法)对巴基斯坦洪水灾害进行了危险性评价。结果表明:巴基斯坦洪水灾害危险性受降雨和地形的影响较大,其危险程度东南部大于西北部,并由东南部向西北部逐渐递减。     

不同格网尺度下的黄山市生境质量差异分析

生境质量格网尺度研究旨在甄别不同格网尺度生境质量评估结果差异,为范围大小不同的区域分析生境质量遴选适宜的空间尺度提供基础,以提高生境质量评估精度。本文以黄山市为例,基于地类斑块构建综合模型对2017年生境质量进行评估,并以30 m为基础尺度,通过尺度转换获得多个格网尺度综合生境质量值,采用弹性系数、空间自相关等方法定量分析格网尺度不同所导致的生境质量评估结果差异。研究结果表明：① 2017年黄山市本底生境质量值为2.02×10¹⁰元,平均值为21 126.1元/hm²,经过修正后的综合生境质量总值为1.84×10¹⁰元,平均值为18 627元/hm²; 随着格网边长增长,黄山市综合生境质量总值呈曲折式减少;② 土地利用分类的格网尺度效应显示,变化尺度为基础研究尺度的奇数倍时生境质量评估结果更精准;高程为0~200 m、200~400 m的区间带格网尺度效应较为明显;③ 以2个相邻的尺度计算生境质量变化弹性系数时,边长由150 m变为180 m、270 m变为300 m及900 m以上的相邻尺度值较高;以基础尺度为参照时,生境质量弹性系数随格网边长的增长呈幂函数式下降,格网边长由30 m变为60 m,生境质量变化最为敏感,由30 m变为210 m时,生境质量变化相对不敏感;④ 黄山市生境质量空间分布呈现显著正自相关,随着尺度格网边长增长,Moran's I指数呈波浪式减小,正态分布Z值呈幂函数式减小。     

亚太区域不同遮挡情形下多系统组合PPP定位效能分析

利用多测站实测GNSS观测数据，模拟四周遮挡（城市环境）、单侧遮挡（峡谷环境）和顶空遮挡（大型桥梁路基环境）3种遮挡环境，从可用卫星数、PDOP值、可用历元率、定位精度和收敛时间5个方面，综合分析多系统PPP技术的定位服务效能。结果显示，相比GPS单系统PPP定位结果，在无遮挡环境下，四系统融合PPP技术在可用卫星数、PDOP值、可用历元率、定位精度和收敛时间方面分别改进300%、40%、2%、20%和50%；在遮挡环境下，分别改进300%、60%、25%、39%和52%。     

GNSS/Pseudolites������λ�е�α�����Ż�ģ���о�

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