桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。     

新疆和田地区耕地面源污染生态风险评价

随着化肥、农膜等在农业生产中的过量投入，耕地面源污染的程度随之加重。文章选取塔里木河流域上游和田地区为研究区域，依据P-S-R框架理论，构建和田地区耕地面源污染生态风险评价指标体系，加入土壤理化数据，使用生态风险评价模型对和田地区1980 年及2016 年耕地面源污染状况进行生态风险评价，运用耕地生态风险模型、生态风险转移矩阵、Arcgis分析和田地区耕地面源污染时空分异状况。研究结论如下：和田地区1980 年耕地生态风险等级均为II级或III级，呈“中间高，两侧低”分布；2016 年耕地生态风险等级上升至IV级或V级，呈“倒W型”分布，各县耕地面源污染程度较1980 年均有较大幅度的上升，其中墨玉县和于田县在2016 年耕地生态风险等级达到最高的V级，而民丰县因自身生态环境的强脆弱性，同样需要提高关注。根据面源污染“从源头治理”的原则，应切实推进和田地区耕地生态环境保护与治理，提高政府重视程度，增强技术指导，开展试点工作，改善和田地区耕地面源污染现状。     

顾及地类转换差异的城市空间扩展元胞自动机模型及应用研究

元胞自动机模型已经成为城市空间扩展模拟研究的重要方法之一,并得到广泛应用。然而,现有的城市扩展元胞自动机模型仍存在不足。由于元胞状态设置较为简单,从而使模型转换规则中对不同用地类型向城市用地转换的差异与强度考虑不够。基于此本文在元胞自动机模型的框架下,设计了多元结构的元胞状态及转换规则,提出了顾及地类转换差异与强度的城市扩展元胞自动机模型。在计算非城市用地向城市用地转换的转换概率时,该模型考虑了3个方面的概率：① 地形地貌、经济发展等城市发展的驱动因素对城市用地扩展的影响概率,该概率采用logistics方法进行计算;② 邻域元胞的用地类型对中心元胞转换概率的影响,该概率采用扩展摩尔型方法进行计算;③ 不同类型的非城市用地（本研究中包括耕地、林地和裸地3种类型）向城市用地转换的强度,该概率由模拟基期土地利用数据与目标年份土地利用数据的叠加,得出不同类型的非城市用地在此时间段内向城市用地转换的规模,进而确定不同类型的非城市用地向城市用地转换的强度。最后,将以上3种概率的乘积作为元胞转换的概率。通过转换概率与转换阈值的对比判断中心元胞是否在下一个阶段转换为城市用地。经过迭代计算,不断增加城市用地元胞的数量。当模拟城市用地的结果与目标年份的城市用地规模差值在一定的范围内时停止模拟,得出最终结果。模型构建完成后,本文以长株潭城市群核心区为例进行了模拟实验。以2001年该地区的土地利用数据为基期数据,模拟2010年该地区的城市用地规模和空间分布。研究结果表明,根据本文提出的模型模拟的城市扩展结果与真实数据相比具有较高的一致性。模拟结果正确率达到68.66%,比基于传统logistics回归的元胞自动机模型的模拟精度提高了4.25%,Kappa系数为0.675。该模型较好地模拟了长株潭城市群核心区城市扩展,在城市空间扩展模拟中具有较好的适应性与有效性。     

弧形海岸裂流的数值模拟研究

弧形海岸波浪产生的裂流严重危害人类活动，但是目前对其特征缺乏充分认识。本文对Haller物理模型实验和三亚大东海的数值模拟表明FUNWAVE模式具有较好的裂流模拟能力。基于该模式进行了多种弧形海岸条件的裂流数值模拟，给出裂流的一些特征：（1）海岸弯曲度增大，裂流增强；（2）海岸坡度对裂流有比较大的影响，太陡或太平缓的海岸不利于形成裂流；（3）海岸尺寸减小，裂流减弱；（4）波高和波周期增大，裂流增强，但是对于某些海岸而言，0.4m波高可能就存在危害比较大的裂流。     

机载激光雷达测深技术研究与进展

当前包括内河、水库及海域在内的水上、水下地形测量任务需求不断增加,进行水域或海洋测绘领域研究已提升到新的国家战略性高度。首先介绍了当前机载激光雷达水深测量的基本原理;概括总结了激光测深中的波形处理、波浪潮汐改正、折射改正、航带拼接与数据融合等关键技术,对测深的精度及误差影响进行了分析。最后结合当前技术的发展及新技术的出现,对未来机载激光雷达测深技术的发展进行了展望。     

典型深街谷内树木空间配置对行人呼吸高度处气流的影响

为揭示树木的不同空间配植方案对行人呼吸高度气流的影响,本文将树木视为均匀多孔介质,通过附加源项法从空气动力学角度用CFD模拟了H/W=2的典型深街谷几何内4种树木配植情景,实验表明,不同空间配置下树木对街谷内行人呼吸高度处局地气流的影响强弱在空间分布模式上差异悬殊：① 均匀种植的树木对街谷内行人呼吸高度的气流起到阻碍作用,不均匀种植则有效提升街谷的整体流速。4种空间配植方案下树木对气流的影响程度不同,阻碍作用从大到小的顺序为均匀间距8 m（Spa8m）>均匀间距6 m（Spa6m）>均匀间距20 m（Spa20m）>不均匀配植（Non-uniform）;对应的平均气流增强指标顺序为$\bar{D}_{spa8}$（-19.31%）<$\bar{D}_{spa6}$（-16.14%）<$\bar{D}_{spa20}$（-10.73%）<$\bar{D}_{non-uniform}$（1.25%）。② 对比不均匀和均匀的种植方案,不均匀植树的街谷内部行人呼吸高度的气流流速比其对照案例（均匀植树Spa8m方案）整体增强了106.49%。街谷中部不种树,在街谷两端配置树木并预留足够的自由空间的不均匀植树方案,能够让角涡渗入街谷中部,促使街谷内部的垂直漩涡和两端的水平角涡运动,增强湍流和垂直交换,有效减少了街道两端“风口效应”和街道中部“风影效应”的区域,改善了整个街谷行人呼吸平面的风环境。④ 合理空间配置的树木能够改善街谷内部的行人风环境。街谷内行人呼吸高度处的气流对局地条件很敏感,树木的局部配置（空间簇集、密度）将引起强烈的空间变化。在既有城市建筑布局条件下,如何通过谨慎的景观设计,利用树木等城市绿化措施有效地改善城市的行人风环境,缓解污染扩散、疾病传播等问题,本文的方法可提供一定的参考。     

基于LiDAR的农田地形环境三维重建方法

为克服传统农田土地平整测量方法耗时费力的特点，提出采用LiDAR技术对农田地形进行重建的探索性研究。通过HDL-32E型激光雷达等搭建了系统的硬件平台，应用C++语言编写了系统数据的采集程序；在此基础上对激光雷达所采集数据进行了标定，研究了农田地形重建系统中不同坐标系的转换方法；同时基于最小值去噪法设计了更适用于农田地形点云去噪的均值限差去噪法。通过对比在农田起伏较大区域不同坡度范围内RTK与激光雷达所测单元个数，对系统精度进行了评价；最后实现了车载农田地形重建系统的界面显示、应用与精度评估。结果表明，在10°~15°、25°~30°大坡度范围内激光雷达所获农田地形更为丰富，精度更高。该方法重建的农田地形模型点云数据和原始农田地形点云数据投影面积逼近度可达93%，验证了本文研究方法应用于农田地形环境重建的可行性，同时为今后的土地精细平整工作提供了理论参考与依据。     

顾及地形起伏的无人机影像覆盖分析方法

使用无人机实施测绘航空摄影时，由于无人机相对航高较低，地面起伏会对无人机影像的分辨率、覆盖范围、重叠度造成较大的影响，影像成果会出现分辨率不足、重叠度不够、覆盖漏洞等缺陷。针对这一情况，本文提出了一种利用数字微分正解法的计算方法，借助DEM准确计算每张影像的覆盖范围，并使用FME软件高效生成全部影像的覆盖范围。经过实际使用，验证了该方法可以在航线设计阶段准确预测并分析全部影像的覆盖范围、重叠度，因此可及时发现设计问题并调整航线。该方法可以有效减少因地形起伏造成的影像覆盖缺陷，减少返工现象，从整体上提高了作业效率。     

秦岭山地气候变化的地形效应

研究不同地形下的山地气候变化对于植被生长、不同动物种群的生存习性及对气候的应激性有重要意义。本文基于陕西秦岭地区1959—2016年32个国家站的日气温和降水资料,采用Anusplin插值法、标准化降水蒸散指数(SPEI)、稳健回归和Theil-sen回归法等方法分析了山区地形对气候变化的影响。结论如下:(1)58年来秦岭四个坡向上年均温度随着海拔的升高呈现显著下降趋势,年降水随着海拔的升高呈现不同程度的上升趋势。温度随坡度的增加表现出下降趋势;除秦岭南坡西段外,降水随着坡度的增加呈现出上升趋势,但均不显著。(2)年尺度上,秦岭山地南坡和南坡东段的气温呈显著增温趋势,南坡西段和北坡呈不显著增温趋势;四个方向上的降水均呈显著下降趋势。秦岭山地四个方向上的干湿等级为正常,北坡和南坡西段的干湿状况一致,58年年均SPEI均为0.07,南坡东段较暖湿(0.08),南坡较暖干(0.05)。(3)季节尺度上,秦岭山地四个方向上除了夏季外,其他季节的气温均表现出不同程度的升温趋势,降水均呈下降趋势。秦岭四个方向上四季干湿变化属于正常等级。秦岭北坡出现春季干暖化趋势;南坡秋季较暖湿;南坡东段和西段的冬季呈暖湿化特征;南坡西段夏季呈现暖干化特征。