新公式计算岩层真厚度的Excel算法

使用软件1,将岩层序号、导线的方位和倾角、岩层的倾向、倾角和两层面切割导线处的读数分别输入A、F、G、H、I、J、K列,先后分别沿M、N列从第2行单元格开始拖动鼠标,岩层真厚度数据和累积厚度即刻计算出来,进一步可计岩组或岩性段的真厚度;将导线的序号、方位、倾角、长度分别输入W、X、Y、Z列,先后分别沿AB、AC、AD、AE、AF、AG、AH列,从第2行单元格开始拖动鼠标,导线的水平投影长度、纵座标增量及其累积值、横座标增量及其累积值、高程增量及其累积值即刻计算出来。使用软件2,在输入原始数据的同时,结果便计算出来。     

三维真实感地形建模与可视化

研究了三维真实地形建模与可视化的整个流程,利用OpenGL通用图形程序接口实现了基于DEM数据与遥感影像的三维地形的快速生成与仿真;并将三维地形生成技术应用到了天山公路三维地质灾害场景可视化中。详细阐述了以遥感影像作为地形纹理的处理方式与流程以及构建真实地形场景技术的方法和优化方案,提出了在实际应用中建立个性化三维地形系统的重要性。     

青藏高原北缘公格尔山地区地形梯度的剖析

本文以青藏高原北缘西昆仑山脉的公格尔山地区为试验区域,基于SRTM-DEM数据,采用线状地形剖面和带状地形剖面的研究方法,对试验区从公格尔山顶到塔里木盆地的地形梯度进行了研究,并探讨了地形梯度与隆升过程之间的关系。研究结果表明:(1)线状地形剖面清晰直观,操作简单;带状剖面法能较好地反映区域的地形起伏状况。若将两种方法联合起来共同进行区域地形研究,则会获得更好效果。(2)从塔里木盆地到公格尔山顶,地形抬升共分3个梯度:分别是从海拔高度2 000m左右上升到约4 500m,从约4 500m上升到将近6 000m,从将近6000m上升到约7500m。地形抬升的不同梯度可能对应着公格尔山晚新生代地貌形成过程的不同隆升过程;而每个抬升梯度的拐点,则对应着不同隆升过程形成海拔高度的分界点。     

多种数字海洋地理环境信息的融合与可视化的局部实现

以潮汐、潮流和海浪数值的计算技术和数字海底地形模型的构造方法为基础,应用层次细节模型和三维渲染技术,完成了近岸海洋环境保障的多种数字海洋地理环境信息的融合与可视化的局部实现,为今后此领域的研究提供了理论和经验基础。     

北部湾地形、底质特征与渔场分布的关系

北部湾作为南海北部重要水域.属于热带和亚热带半封闭海湾.湾内地形地貌以及底质特征复杂。鱼类资源丰富。北部湾渔区的划分与地形地貌、底质特征存在密切联系.为更好的了解渔业生物的生活史、空间配布以及北部湾的渔业资源特点本文进行了初步的基础研究。为北部湾的渔业资源开发提供了科学依据。     

青岛海陆风三维结构的数值模拟

本文采用 1个陡地形影响修正的三维中尺度流体静力的气象学模式 ,对青岛地区海陆风的日变化规律和三维结构进行了较细致的分析。结果显示 ,青岛有多支海陆风存在 ,且每支海陆风出现的时间、强度和向内陆伸展的距离有很大的不同。这其中沿岸山地的机械和热力作用扮演着重要的角色。在观测站 ,模拟结果和实测资料等方面有较好的一致性。     

基于海图数据的水下岸坡插值精度分析对比研究

数字高程模型是研究水下岸坡冲淤变化的一种重要手段。不同的插值方法和像元大小都会对数字高程模型的精度产生影响,从而导致冲淤分析结果的变化。本研究使用了六种常用的插值方法 (ANUDEM、反距离函数法、克里金法、自然邻域法、样条函数法、不规则三角网转栅格法)对莱州湾和烟台港不同年份和尺度的水深数据进行了插值,计算了均方根预测误差、源数据残差均方根误差、残差均值、残差最大值和残差最小值等精度计算指标。结果表明ANUDEM和自然邻域法的均方根预测误差和源数据残差均方根误差均小于1 m。ANUDEM和自然邻域法对不同尺度的水下岸坡数据插值有着较好的适用性。     

顾及多分析尺度的地形部位面向对象分类方法

地形部位是地表形态的基本单元,其分类和提取在地貌发育、数字土壤制图、景观生态制图等领域有着重要的应用。康鑫等提出的多尺度Geomorphons地形部位分类法（简称多尺度Geomorphons法）利用高程相对差异信息和地形部位多尺度特征,可避免受地形属性计算及单一分析尺度约束而误分类,然而其存在分类破碎及分析尺度域难以确定的问题。基于此,本文以多尺度Geomorphons法为基础,提出了其适宜分析尺度域确定方法,建立了以初始地形部位数据层组合的对象多尺度分割和分类方法,进而构建了顾及多分析尺度的地形部位面向对象分类方法。以陕北黄土高原区域5 m分辨率DEM为实验数据,对面向对象分类方法进行了验证与评价。实验结果表明：①均值变点法可有效解决分析尺度域难以确定的问题,实验样区适宜分析尺度域为[5×5, 33×33]栅格单元;②以0,255为二值化的地形部位数据层组合适用于多尺度分割,尺度、形状及紧致度参数组合影响分割结果,且对于实验样区存在最优分割参数;③与多尺度Geomorphons法相比,本文方法得到的地形部位分类结果完整性较好,在地表形态对应和地理认知等方面更具合理性。