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。     

长江口滨岸湿地无机氮界面交换通量量算

基于3年长江口滨岸湿地沉积物－水界面无机氮季节性交换通量连续实测数据,建立无机氮界面交换通量空间插值模型与量算模型,对无机氮界面交换通量季节性空间分布特征、滨岸湿地不同岸段无机氮季节性界面交换总通量量算等研究。结果表明：修正GIDS插值模型在无机氮界面交换通量空间插值预测过程中精度明显优于IDS方法,而略优于普通Kriging方法;长江口滨岸湿地沉积物－水界面无机氮交换通量空间分布在不同季节表现出复杂的空间分异特征;利用修正GIDS插值模型对长江口滨岸湿地无机氮交换通量进行空间插值过程中,为提高通量量算模型精度,应采用1.2'×1.2'的空间尺度为最佳;长江口滨岸湿地无机氮界面交换总通量量算表明,长江口滨岸湿地在春季向水体释放无机氮,是水体无机氮的释放源,释放量为1.33×10⁴ t,夏季、秋季和冬季表现为净化水体中无机氮,是水体无机氮的吸收汇,分别净化无机氮量为4.36×10⁴ t、6.81×10⁴ t和2.24×10⁴ t,全年总体表现为净化水体中无机氮,净化量为12.1×10⁴ t;长江口多年水体中无机氮通量多项式拟合分析得出,2002~2004年3年长江口水体中无机氮通量平均值为52.6×10⁴ t,滨岸湿地对长江口水体中无机氮的年均净化率达23.0%。     

基于主体人与地学本体的人-地-GIS关系讨论

“人-地-GIS”关系是地理信息科学及相关研究的基础。传统的人-地-GIS双向联系模型正在向以地学本体为核心的本体中心模型演化。通过主体人与客体人的区分,探讨两者在“人-地-GIS”关系中的地位与作用,分析人-地、地-GIS与人-GIS的相关关系。通过地学本体与本体论的分析,讨论地学本体与科学本体、哲学本体论之间的关系,分析地学本体与类、元数据之间的区别与联系。进而构建以地学本体为核心的“人-地-GIS”关系新模型,该模型整体上分为认知与再现两部分,由核心的本体模型及人的认知层、GIS的模型层与“地学”现象及其关系层构成。以主体人的认知为主线,讨论该模型中各模块的功能与相互关系,指出今后的发展方向。     

基于角色的土地利用规划管理信息系统访问控制模型设计与实现

土地利用规划系统中敷据众多,空间数据库权限管理任务繁重。笔者提出以土地利用规划管理为业务主线,面向事务和角色管理的县级土地利用规划管理系统中基于角色的访问控制模型。实践表明,该模型减轻了系统日常维护管理负担,降低了对系统管理员的要求。     

2010年北京市流动人口预测

针对北京市流动人口样本数据量小、不连续等特点,本文采用Logistic曲线拟合和等维递补灰色预测理论,预测“十一五”期间北京流动人口的增长情况。首先,通过Logistic曲线拟合与外推,掌握流动人口增长的总趋势;其次,选定不同长度的人口序列以建立多个等维递补灰色模型,检验并分析各种预测结果的合理性与不足;最终确定北京市流动人口增长预测的高、中、低方案。实践表明,灰色等维递补预测法对“小样本”、“贫信息”的人口预测是切实可行的。     

基于NMR的库区滑坡三维稳定性数值模拟

传统的勘探、测试手段, 难以获取可靠的滑坡岩土体水文参数, 直接影响滑坡研究的建模、评价工作.应用核磁共振找水方法并结合其他方法建立滑坡三维地质模型, 并提出基于NMR技术的库区滑坡稳定性研究思路.以赵树岭滑坡进行测试, 获取了岩土体的水文地质参数数据, 确定出该滑坡具有两层地下水, 上部潜水含水层, 下部微承压含水层; 具有两层滑面.该技术的分析结果与钻孔数据吻合较好, 可为建立符合实际的滑坡模型提供可靠依据.利用自编渗流-应力耦合有限元程序和ANSYS进行了145 m、175 m及175m降至145 m滑坡的稳定性模拟.结果表明: 145 m及175 m水位, 该滑坡整体处于稳定状态, 前缘随水位抬升局部破坏范围扩大; 175 m降到145 m时, 坡整体稳定性接近极限状态.且滑坡后缘局部位置出现小规模变形破坏的可能.      

面向实体的空间数据模型

空间数据模型是地理信息系统(GIS) 研究的基础内容.为适应新一代大型GIS的数据量大, 拓扑关系复杂, 数据种类多等特点, 提出了一种新型GIS数据模型---面向地理实体的空间数据模型.它以实体为基本表达对象, 具有较强的空间和语义表现力, 支持语义表达和转换, 便于实现等优点.从空间数据管理, 概念数据模型等方面详细地介绍了该种数据模型.实践表明, 采用该数据模型, 系统对真实世界的实体表现力将大大增强, 数据组织更加合理.      

区域土壤侵蚀定量研究的国内外进展

由于水土保持宏观决策的需要、土壤侵蚀学科自身的进步和全球变化研究的促进,过去的10多年来,国内外研究者对区域尺度土壤侵蚀研究给予了高度重视。已经开展的主要研究包括:全球和区域（包括国家尺度）土壤侵蚀调查、区域土壤侵蚀过程和尺度效应、区域土壤侵蚀因子和区域土壤侵蚀模型等。将区域土壤侵蚀作为现代陆地地表过程的一部分,充分考虑全球变化的影响,集成土壤侵蚀研究成果与遥感和GIS技术,开发分布式区域土壤侵蚀模型,成为区域土壤侵蚀定量评价研究的基本趋势。在对国内外区域土壤侵蚀定量评价研究评述的基础上,提出我国近期在区域土壤侵蚀方面研究的重点问题为：区域土壤侵蚀过程及其尺度效应的量化描述、区域土壤侵蚀模型开发、区域土壤侵蚀动态模拟与趋势预测、区域土壤侵蚀与全球变化关系研究和区域土壤侵蚀数据处理与管理方法。     

Using Statistical Downscaling to Quantify the GCM-Related Uncertainty in Regional Climate Change Scenarios： A Case Study of Swedish Precipitation

There are a number of sources of uncertainty in regional climate change scenarios. When statistical downscaling is used to obtain regional climate change scenarios, the uncertainty may originate from the uncertainties in the global climate models used, the skill of the statistical model, and the forcing scenarios applied to the global climate model. The uncertainty associated with global climate models can be evaluated by examining the differences in the predictors and in the downscaled climate change scenarios based on a set of different global climate models. When standardized global climate model simulations such as the second phase of the Coupled Model Intercomparison Project （CMIP2） are used, the difference in the downscaled variables mainly reflects differences in the climate models and the natural variability in the simulated climates. It is proposed that the spread of the estimates can be taken as a measure of the uncertainty associated with global climate models. The proposed method is applied to the estimation of global-climate-model-related uncertainty in regional precipitation change scenarios in Sweden. Results from statistical downscaling based on 17 global climate models show that there is an overall increase in annual precipitation all over Sweden although a considerable spread of the changes in the precipitation exists. The general increase can be attributed to the increased large-scale precipitation and the enhanced westerly wind. The estimated uncertainty is nearly independent of region. However, there is a seasonal dependence. The estimates for winter show the highest level of confidence, while the estimates for summer show the least.     

Inter-Comparison of 10-year Precipitation Simulated by Several RCMs for Asia

In phase Ⅱ of the Regional Climate Model Inter-comparison Project (RMIP) for Asia, the regional climate has been simulated for July 1988 through December 1998 by five regional climate models and one global variable resolution model. Comparison of the 10-year simulated precipitation with the observations was carried out. The results show that most models have the capacity to reproduce the basic spatial pattern of precipitation for Asia, and the main rainbelt can be reproduced by most models, but there are distinctions in the location and the intensity. Most models overestimate the precipitation over most continental regions. Interannual variability of the precipitation can also be basically simulated, while differences exist between various models and the observations. The biases in the stream field are important reasons behind the simulation errors of the Regional Climate Models (RCMs). The cumulus scheme and land surface process have large influences on the precipitation simulation. Generally, the Grell cumulus scheme produces more precipitation than the Kuo scheme.