虚拟地形环境中道路与地形模型融合算法研究及精度评价

以大比例尺地图构建的虚拟地形环境,由于观察视点的接近以及应用中对各种查询和分析的需要,所以要求构建的环境既能准确地表现地形特征又能使地物与地形精确融合,准确地查询出地物的属性,以满足目视及精确定位的要求.然而,实际应用中往往忽视地形与地物的密切关系,从而导致在目视比例尺条件下出现地物飘在空中或钻入地下等失真现象.为此,本文以道路为例提出了道路模型与地形模型的融合算法,同时对融合后道路与地形模型的精度进行了评估,为构建逼真的地理环境提供了基础.也为河流、岛屿、湖泊等地物与地形模型的融合提供参考.     

虚拟地形建模中地物与地形匹配的算法研究

对于大比例尺条件下的地形环境仿真而言,采用贴2维纹理的方式表示地物已远远不能满足定位精度和可视化效果的需要,因为每个地物都是一个清晰可辨的3维实体了.在这种情况下地物模型能否与地形模型相匹配(即虚拟场景中的地物既不悬于地表之上也不陷入地表之下)将直接关系到视觉感受的逼真程度,以及在虚拟场景中对目标实施打击的精确程度.文中就如何实现地物模型与地形模型在数据层次上的匹配提出了一个解决方案,并对具体算法进行了详细阐述.实验结果表明了算法的正确性和实用性,由此说明匹配方案较为行之有效.     

堰塞湖应急处置实践与认识

堰塞湖是由于山体滑坡、崩塌、泥石流等堵塞河道形成的没有经过专门设计、没有专门的泄水设施的湖泊,一旦溃决,容易给下游造成巨大的灾难。分析了堰塞湖的成因、溃决机理与风险判断,提出堰塞湖应急处置的原则、理念、阶段与处置方法,总结了堰塞湖应急处置中的一些经验和认识。以四川省汶川特大地震形成的堰塞湖应急处置为例,从可能溃决方式、溃坝洪水、应急除险总体方案、开渠引流方案和除险效果等方面,介绍了唐家山堰塞湖的应急处置实践,并简要介绍了其它一些堰塞湖应急处置。     

基于AR模型的GPS精密卫星钟差建模与预报

在GPS卫星精密钟差的预报中,短周期预报通常采用二次项拟合模型,长周期预报通常采用灰色模型,但这两种模型都只是考虑趋势项而没有考虑随机项,通过利用AR模型对钟差的随机项进行建模,并作为随机补偿,加入到二次项拟合模型与灰色模型中,以完善钟差预报的短周期与长周期模型。在算例中运用由IGS提供的精密钟差进行预测,结果表明:改进后的模型使钟差预报的精度得到一定程度的提高。     

“季风”教学设计

"季风"是"大气圈"内容的重要组成部分。学生在学习行星风系与气候之间关系后,进一步认识特殊气候季风的成因,符合从一般到特殊的认识规律。"季风"一课的教学目的是让学生能够理解我国的气候特征,达到(上海)课程标准中的要求。在上海市     

离心模型试验技术应用的新进展

介绍离心模型技术发展过程和技术特点，系统地总结和分析了近年来离心模型技术在岩土工程领域，特别是在环境岩土工程、地震工程和模拟动态施工方面最新应用成果。     

日均气温对兰州市支气管炎影响的时间序列分析

为研究兰州市日均气温对支气管炎门诊人数的影响,收集兰州市2013—2019年三所综合性医院支气管炎患者门诊就诊资料及气象、空气污染物等数据,构建分布滞后非线性模型分析气温和支气管炎门诊就诊风险的关系,并按性别、年龄进行分层分析。兰州市日均气温对支气管炎门诊就诊量的影响是非线性的,且存在滞后效应。低温(-5.0℃)和高温(25.4℃)的危害效应均为暴露当天最大,随着滞后天数增加危害逐渐减弱,低温持续滞后1～13 d,高温持续滞后19 d。冷效应的危害作用大于热效应,但热效应有更长的滞后时间。气温第5百分位数(-5.0℃)和第95百分位数(25.4℃)分别在累积滞后14 d和21 d时效应值最大,分别为2.832和1.070。低温和高温暴露下男性就诊风险大于女性,最大累积相对危险度(RR)值分别为3.089、1.085。低温和高温下0～14岁儿童的门诊就诊风险显著高于其他年龄人群,在-5.0℃时,累积滞后14 d时有最大值,RR值为3.191,在25.4℃时,累积滞后21 d时有最大值,RR值为1.089。低温和高温均增加兰州市居民支气管炎门诊就诊风险,低温的危害效应大于高温效应,14岁以...     

决策理论在工程中的应用

客观存在的诸多不确定性因素 ,使得工程系统的规划和设计不可避免地存在着风险。如何把风险降到最低限度同时使得工程建设的费用也达到最低 ,决策理论给出了答案     

贝叶斯方法在洪水保险费调整中的应用

在洪水保险中,获得的样本信息不符合对统计样本的理论要求.因此,本文运用贝叶斯统计方法,依据先验信息数据确定的保险费,结合新的理赔记录,调整和校正赔款频率和平均赔款额,从而正确估计保险费.使其符合实际的风险水平.并运用实例分析了贝叶斯方法的可行性,本文的方法和结论可供开展洪水保险项目研究和业务工作参考.     

一种抗差的形变数据插补方法

针对传统基于空间插值和时间序列上的插值补全形变缺失数据的方法在空间点位分布稀疏、观测值连续缺失以及含有粗差的情况下插补效果不佳的问题,提出了一种基于抗差Kriged Kalman Filter的形变缺失数据插补方法。该方法是一种时空插值的算法,在空间点位分布稀疏时考虑时间上的相关性,在时间上出现连续缺失时考虑其他点位对插补点的影响,以提高插补缺失数据的精度。又将抗差估计融合到Kriged Kalman Filter中以抵抗形变数据中粗差对插补精度的影响。利用模拟数据及天津GPS地面沉降数据进行了实验分析。结果表明:由于该法考虑了监测点的时空相关性以及具有抗差性能,使得插补结果在空间点位稀疏、连续缺失或具有粗差的情况下都具有较高的插补精度。