WebGIS下的中国城市历史地理信息平台的设计与实现

城市历史地理信息在研究与应用中具有迫切需求,然而目前国内仍缺乏相对全面的主要城市的历史地理信息系统。因此,本文在形成中国31个主要城市古地图数字化成果的基础上,借助地理信息系统、Web Service与数据库技术,建立了可共享的中国城市历史地理信息平台。该平台具备地图浏览、历史数据编辑、古今数据同步展现、古今地名查找定位、历史专题查询分析、历史专题图制作、数据发布等功能,可为城市历史地理研究提供数据支撑。     

基于物理约束GRU神经网络的河流水质预测模型

河流水质预测对于水环境管理与水污染防治具有重要意义。近年来,以神经网络为代表的非机理性水质预测模型已被广泛应用于河流水质预测领域。然而,此类模型不考虑水质因子变化的物理机理,导致预测结果难以解释、稳定性差。为此,本文将水质因子变化的物理规律视为一种先验知识约束,建模于门控循环单元神经网络（Gated Recurrent Unit, GRU）之中,以河流水质预测的重要参数溶解氧为例,提出了一种物理约束的门控循环单元网络（Physics-constrained Gated Recurrent Unit, PHY_GRU）。以美国亚特兰大市2021年河流溶解氧预测为例进行实例验证,结果表明：① PHY_GRU与差分自回归移动平均模型、多层感知机和门控循环单元模型相比,预测精度和稳定性明显提升,其中预测均方根误差分别降低了94.8%,62.9%和37.2%;② 综合考虑多种物理规律约束可以提升PHY_GRU的预测精度和稳定性;③ PHY_GRU采用门控循环单元模型训练样本的30%,其预测精度和稳定性即可超过门控循环单元模型。本文提供了一种在神经网络模型中融入水质先验知识的研究思路,有助于提升水质预测模型辅助决策的水平。