基于水热耦合的青藏高原分布式水文模型——Ⅱ.考虑冰川和冻土的尼洋河流域水循环过程模拟

尼洋河流域是雅鲁藏布江第四大支流,受冰川、积雪和冻土影响,水循环关系极其复杂。为深入研究该区域内的水文循环过程,本文在寒区水循环模型（WEP-COR）的基础上,针对青藏高原气候和地质特点,构建了耦合“积雪-土壤-砂砾石层”连续体和“积雪-冰川”水热过程模拟的青藏高原分布式水循环模型（WEP-QTP）。在尼洋河流域通过对2013—2016年的流量过程模拟发现,工布江达和泥曲站的逐月流量Nash-Sutcliffe效率系数分别达到0.810和0.752,比改进前的0.430和0.095有明显提升;以2015年为例,对比WEP-COR和WEP-QTP模型发现,WEP-QTP模型在汛期特别是主汛前（冻土融化期）模拟的流量过程不会出现较大的波动,模拟得到的逐日流量Nash-Sutcliffe效率系数相比WEP-COR从-0.67提高到0.54。模型增强了地下水含水层的调节作用,使得流量过程更加平稳且接近实测,研究结果表明,WEP-QTP模型适用于青藏高原的水文模拟。     

基于BIM技术的房产三维测绘建模

分析了现有房产测绘分层分户成果中户实体和户产权实体的区别与联系,针对现有房产测绘成果难以满足房屋实体精细化管理需要的问题,从地理场景学的认知描述出发,将房屋实体划分为自然幢、逻辑幢、层、单元、户、间和构件等7个粒度。为适应新形势下的房产测绘,结合中国城市化发展的实际情况,提出了通过基于施竣工图纸进行建筑单体三维建模的Holo Architecture平台如何有效地辅助BIM技术在中国落地,同时支撑多层次、多场景、多维度的房屋实体应用,助力数字城市和数字中国的建设。     

房地一体化不动产三维数据模型研究

房地不动产具备天然的立体特性,在三维空间中对其进行准确刻画是当前城市地上地下综合开发的关键问题,国内外学者已经提出了各类房地不动产数据模型,旨在解决房地不动产的管理与权利空间的三维表达问题。分析国内外学者的研究成果发现,国外学者提出的房地不动产数据模型多以地籍为核心展开,不能完全适用于我国的房地不动产管理;而国内学者虽兼顾了地籍和房产,但忽略了建筑实体、建筑空间与产权空间的关系,无法将房地不动产信息与建筑物信息模型（Building Information Modeling,BIM）整合,不利于房地不动产的精细化管理。针对以上问题,本文提出了基于IFC（Industry Foundation Classes）标准扩展的房地一体化三维不动产数据模型,并通过实例验证了该模型在我国房地不动产管理上是可行的。研究结果表明,本文提出的模型正确表达了各类建筑对象和产权对象,既可以支持业务相关的关联关系的查询,也支持GIS常见拓扑关系的查询和表达,该模型除了能表达符合我国体制的房地不动产对象外,还关联了BIM模型中的建筑构件、建筑空间, 为城市建设与运维管理提供技术模型支持。     

基于水热耦合的青藏高原分布式水文模型——Ⅰ.“积雪-土壤-砂砾石层”连续体水热耦合模拟

青藏高原号称"亚洲水塔",是典型的高寒山区,其广泛存在的积雪、多年和季节冻土,影响了整个区域的水循环过程;青藏高原具有土层较薄、下伏砂砾石层较厚的特点,形成了特殊的"积雪-土壤-砂砾石层"水热介质结构。为深入研究青藏高原的水循环机理,本文选取尼洋河流域作为典型区,基于野外冻土水热耦合试验,结合青藏高原地质及气候特点,构建了包含12层"积雪-土壤-砂砾石层"连续体的青藏高原水热耦合模型,描述了完整的水热耦合模拟方程和参数计算方法。采用2016-2017年冻结融化期0~160 cm深度内的土壤和砂砾石层的温度、液态含水率和冻结深度的实测结果对模型进行了验证,各层温度模拟R2均值为0.91,冻结融化期内液态含水率模拟R2均值为0.52,土壤冻结深度模拟R2值为0.76。结果表明该模型在青藏高原地区有较好的适用性,可反映该地区冻结融化过程中土壤和砂砾石层水分与温度的特殊变化规律。     

多光谱遥感影像阴影提取

以资源三号卫星多光谱影像为研究数据,通过近红外波段进行阈值分割,得到含有水体及噪声的阴影区域;然后,对初次分割结果在其余波段进行二次分割达到剔除噪声和提取阴影区域的目的;之后对原始影像进行边缘检测与提取,结果与阈值提取结果进行叠合,通过膨胀或腐蚀对阴影提取结果进行修正;最后,得到较好的阴影提取效果。