中国陆地海岸线尺度效应研究(英文)

Spatial scale is a fundamental problem in Geography. Scale effect caused by fractal characteristic of coastline becomes a common focus of coastal zone managers and researchers. In this study, based on DEM and remote sensing images, multi-scale continental coastlines of China were extracted and the fractal characteristic was analyzed. The results are shown as follows. (1) The continental coastline of China fits the fractal model, and the fractal dimension is 1.195. (2) The scale effects with fractal dimensions of coastline have significant differences according to uplift and subsidence segments along the continental coastlines of China. (3) The fractal dimension of coastline has significant spatial heterogeneity according to the coastline types. The fractal dimension of sandy coastline located in Luanhe River plain is 1.109. The dimension of muddy coastline located in northern Jiangsu Plain is 1.059, while that of rocky coastline along southeastern Fujian is 1.293. (4) The length of rocky coastline is affected by scale more than that of muddy and sandy coastline. Since coastline is the conjunction of sea, land and air surface, the study of coastline scale effect is one of the scientific bases for the researches on air-sea-land interaction in multi-scales.     

昆仑山玉龙喀什河最大洪峰出现日期的灰色预测

玉龙喀什河是昆仑山北坡最大的河流——和田河的主要支流。玉龙喀什河同古孜洛克水文站夏洪严重。因此预测最大洪峰出现日期是十分有意义的。用灰色系统理论来预测最大洪峰出现日期,是以原始数据为基础,按累加生成,建立GM(1,1)模型,并通过模型求出平滑度,进而作相对误差检验,合格后再作预测。经过检验,预测基本上符合实际。     

平缓地区地形湿度指数的计算方法

地形湿度指数( topographic wetness index) 可定量模拟流域内土壤水分的干湿状况, 在流域 的土壤及分布式水文模型等研究中具有重要的意义。但现有的地形湿度指数计算方法在应用于 地形平缓地区时会得到明显不合理的结果, 即在河谷地区内, 地形湿度指数仅在狭窄的汇水线上 数值较高, 而在汇水线以外的位置则阶跃式地变为异常低的地形湿度指数值。本文针对此问题对 地形湿度指数的计算方法提出改进: 以多流向算法MFD- fg 计算汇水面积, 相应地以最大下坡计 算地形湿度指数, 再基于一个正态分布函数对河谷平原地区内的地形湿度指数进行插值处理。应 用结果表明, 所得地形湿度指数的空间分布不但能合理地反映平缓地区坡面上的水分分布状况, 并且在河谷地区内地形湿度指数值也都比较高, 其空间分布呈平滑过渡, 因而整个研究区域的水 分分布状况得到了比较合理的反映。     

基于特征的海洋锋线过程时空数据模型分析与应用

客观世界存在时空场,大部分地理实体或现象在时空域具有动态变化特性,其空间、时间和属性是过程的统一体,传统的GIS时空数据模型在描述、表达、组织与分析这类数据时面临许多挑战。然而,基于特征的数据模型和以过程为对象的时空数据组织在动态数据的描述与表达的方面具有独特的优势。本文探讨了基于特征的线过程时空数据模型组织的六元组框架体系,实现空间、时间和属性的一体化存储和地理实体的动态分析。在分析线时空过程特性的基础上,归纳总结出3大类12个类别的线过程,进一步提出了基于特征的线过程时空数据模型(Feature-based Line Process Spatio-temporal Data Model)的概念;利用文件层次分块结构对时空线过程数据进行了组织与存储。最后以海洋锋为实例,探讨了该模型在时空数据组织、时空查询、时空过程提取和时空过程可视化等方面的应用。结果表明,该模型能够很好地应用于具有时空过程特性的线数据中,也为时空数据模型的总体设计提供借鉴。     

黄土高原丘陵沟壑区切沟侵蚀与地形关系分析——以纸坊沟流域为例

沟蚀是土壤侵蚀研究的主要内容之一,地形地貌是沟蚀的一个重要影响因子。本文以安塞纸坊沟流域作为研究区域,选择土地利用方式、土壤类型、坡度坡长因子、平面曲率、坡向和地形湿度指数6个因子,通过因子内切沟所占比重/整个研究区切沟所占比重计算各个因子的权重值,通过空间叠加分析土壤侵蚀敏感性,并通过重分类的方法把土壤侵蚀敏感性分为基本无侵蚀、轻度侵蚀、中度侵蚀、强度侵蚀、剧烈侵蚀5个等级,来研究切沟侵蚀与地形的关系。结果表明：切沟多发生在坡度坡长较大、地表湿度较高的林草地区域和更容易发生侵蚀的黄绵土区域,并且多分布在阴坡的凹面;对比分析切沟侵蚀和土壤侵蚀敏感性,切沟大多分布在中等侵蚀敏感性以上的区域,约占总切沟的90%;实验权重值对验证区冲沟的响应精度为82.43%（中度侵蚀及其以后阶段）,与实际值90.53%相差不大,说明此种方法对黄土丘陵沟壑区具有一定适用性,对黄土丘陵沟壑区水土保持工作有重要意义。     

震级加权四指标Blade算法及在地震带识别中的应用

Blade算法的产生是根据地震点的分布寻找地震断层，其优势在于能从较稀疏的点分布中找出线型条带模式，但不足的是完全不考虑地震的震级屑性。针对Blade算法的几个不足之处逐步改进，提出了震级加权四指标Blade算法。算法主要的改进体现在：①引入以震级为变量的权重函数，体现了高震级地震的控制作用，通过模拟与实例比较了三种权重函数的效果；②改进原方法中所挑出的Blade中心必须有地震点，引入四指标评价体系代替原方法的二指标评价体系，同时还根据指标值将挑选出的线型条带修正到更淮确的位置。将原算法与改进算法应用于华北地区4级以上的地震数据集以按寻地震带，结果表明，震级加权四指标Blade算法较Blade算法有显改进，取得了较好的应用效果。     

面向过程的时空数据模型研究

根据近20年来时空数据模型的研究现状、存在问题及其原因剖析,以连续渐变地理实体的表达、组织和存储为研究对象,提出面向过程的时空数据模型。根据连续渐变地理实体的内在特性,将其分级抽象为过程对象系列,进一步探讨过程对象及过程对象间逻辑关系,并设计其UML模型结构及物理存储结构。通过抽象的过程对象隐式地记录地理实体动态变化机制,及自定义的过程对象存储表提供演变机制的函数接口模式,实现连续渐变地理实体的过程化组织、存储与动态分析。最后,以海洋数据的过程化组织与分析为例,构建时空过程模型原型系统(海洋过程对象—关系数据库系统与功能分析平台),验证和评价该模型的实用性。     

混合二维泊松过程的分解算法及其在提取地震丛集模式中的应用.

将一定范围内的地震数据假设为背景地震和丛集地震的叠加，并同时认为背景地震和丛集地震分别满足不同参数的二维泊松过程．通过引入N阶距离概念，将叠加的二维泊松过程转化为一维的混合密度函数，在对距离阶数进行选择的基础上，最终采用遗传算法进行混合密度分解，以达到提取地震丛集模式的效果．文中将该算法应用于我国西南地区松潘及龙陵主震前丛集地震的提取，并与C值的时间扫描结合，深化了这两次大地震前地震活动图象的认识．      

基于特征的城市交通网络非平面数据库的实现

针对基于特征的GIS及交换网络分析对数据结构的要求，着重讨论了如何建立基于交通网络特征的非平面拓扑，以改进地理分层－关系表设计方法及平面图弧段－节点数据结构在交通网络描述中的不足之处，并通过面向对象的方法、动态分段技术和关系表指针操作，结合实例描述了基于完整交通特征的非平面数据库的实现方法。     

基于地貌分区的1990-2015年中国耕地时空特征变化分析

地形地貌通过分配地表水分和热量制约耕地的利用形式和成效,对耕地质量具有非常重要的决定意义,以地貌分区的视角研究中国耕地变化具有重要意义。根据1990-2015年中国6期土地利用空间数据和地貌分区数据,运用GIS空间叠加分析方法,分析中国耕地1990-2015年的面积变化和空间分布格局,进一步探讨不同地貌分区下的耕地新增与流失方向。结果表明,中国耕地面积略有增加,但总体变化不大,耕地面积从1990年的17715万hm²增加到2015年的17851万hm²,平均每年增加5.44万hm²,每年增幅仅为0.03%。耕地主要分布在平原地区,台地、丘陵次之;新增耕地主要来源为草地、林地和未利用地。东部平原低山丘陵区（I）耕地面积最大,而西北高中山盆地高原区（IV）耕地动态度明显高于其他地貌区。空间上呈现“南减北增,新增耕地的重心向西北移动”的特征。1990-2015年间,西北高中山盆地高原区（IV）和东部平原低山丘陵区（I）为耕地面积增长区,平均每年增加耕地面积分别为8.9万hm²和5.4万hm²;东南低山丘陵平原区（II）和西南中低山高原盆地区（V）为耕地面积减少区,平均每年减少耕地面积分别为5.9万hm²和2.8万hm²;而华北—内蒙东中山高原区（III）和青藏高原高山极高山盆地谷地区（VI）耕地面积几乎没有变化,平均每年变化仅为0.15 万hm²和0.06万 hm²。耕地流失主要发生在东部平原低山丘陵区（I）和东南低山丘陵平原区（II）,主要原因为城镇化进程加快带来的建设用地对优质耕地的大量占用;而新增耕地主要发生在西北高中山盆地高原区（IV）,多来自于对草地和未利用地的开垦。