北京市地下水动态监测示范工程的建设和应用

北京市地下水动态监测示范工程是北京市科委的重大项目,从1999年开始建设,到2004年4月全面完成.本文详细介绍了该项目的建设及开发内容,以及在北京市地下水动态监测工作中的应用情况.     

地学自由曲面径向基函数网络重建的详细算法

径向基函数(RadialBasisFunction,简称RBF)神经网络是一种理想的地学离散数据网格化工具,能够适应各种不同分布形式和边界条件的数据,收敛速度较快,可以逼近任何复杂曲面。这里详细介绍了RBF神经网络的算法。适当径向基函数的形式和偏差系数是使用RBF神经网络作地学曲面重建的关键。大量的实际数据验证结果表明,当选用Gauss型径向基函数时,一般可获得比较理想的网格化效果,同时具备"曲面平滑"和"拟合度高"的特点。     

MAPGIS组件技术在平硐空间数据管理中的应用

利用MAPGIS组件技术,实现了将隧道施工中采集的多源种类数据信息直接生成MAPGIS支持的平硐图形文件,并且能将平硐的图形信息和隧道采集数据进行连接与同时管理的功能。这充分发挥了GIS管理空间数据和属性数据的优势,合理管理平硐基础空间信息资料,也解决了由手工矢量化和数字化采集等常规方式获取平硐图形信息工作量较大的缺点,以及平硐图形信息(空间数据)与采集的数据信息(属性数据)不能在一般非GIS系统中实现对应连接管理的问题。     

福建省滨海火电厂地质灾害问题及风险控制探讨

滨海火力发电厂工程主要包括厂区建筑、码头、管道、取排水、填海和贮灰场等工程。其主要面临着福建省海岸带构造运动、断裂及地震活动、港湾淤积、海底滑坡、软土地基、海底活动地貌、基岩不均匀风化以及人类工程活动等主要的灾害性地质因素。通过对这些因素潜在的致灾特点分析，提出了滨海火电厂地质灾害风险控制应包括选址阶段地质灾害风险回避、设计施工阶段地质灾害风险处理及运行阶段地质灾害风险监控等3方面。地质灾害风险评估是滨海火电厂地质灾害风险控制的首要任务。针对滨海电厂工程的特点，评估内容应着重于地质灾害危险性评估及易损性评估。选址阶段地质灾害风险回避主要是对构造不稳定的回避。地质灾害风险处理主要是电厂工程的基础处理及管道抗冲刷处理。电厂运行阶段地质灾害风险监控主要是对建筑物基础稳定性及海域冲淤变化的监控。     

大别山及苏鲁地区微粒金刚石分类及其大地构造意义

1992年发现大别山首例微粒金刚石之后，又于2003年和2004年在大别山和苏鲁地区的榴辉岩薄片中和榴辉岩的人工重砂中发现了微粒金刚石。本文报道其中尚未发表的7颗，并对2颗较大的薄片中的微粒金刚石和2颗自由晶体金刚石进行拉曼光谱和红外光谱测试。研究结果表明，本区所有微粒金刚石都为IaA和IaB型金刚石的混合体。缺少Ib型金刚石，表明没有人造金刚石的混入。薄片中的金刚石大部分为石榴子石的包裹体，少数产出于颗粒之间，直径为30-180μm。自由颗粒微粒金刚石直径为400-700μm。在大别山北部，不但又一次找到了微粒金刚石，还在石榴子石中发现有单斜辉石、磷灰石和金红石的出溶。这表明北大剐不但是超高压地质体，而且可能是本区俯冲最深的地质体。     

水文信息处理系统研究

水文信息处理系统是在Windows环境下、用Visual Basic 6．0高级语言研制开发的智能水文资料整编软件，引用数据库存储信息，调用Excel输出整编成果。该软件实现了水位、流量、泥沙等要素关系线的自动生成和人工辅助定线，并完成全部整编计算工作，结束了我国水文资料电算整编工作中依靠手工定线整编的历史，解决了计算机定线、推流和成果输出一次完成的技术难题，真正实现了水文资料整编计算机化。     

GIS在统计行业中的应用

地理信息系统技术在很多各业获得了成功的应用,但在统计行业中的应用却相对滞后.本文综述了地理信息系统在统计行业中的应用现状、优势及存在的问题,并对统计地理信息系统的解决方案作了简要分析,给出了建立统计GIS的技术方案和统计GIS的总体框架.     

Landsat7 ETM＋影像的融合和自动分类研究

利用SFIM、MLT、HPF和修改的Brovey(MB)等遥感影像融合算法对Landsat 7 ETM 影像进行融合和自动分类研究，并就融合影像的光谱保真度、高频空间信息融人度和分类精度对这些方法进行评价。结果表明SFIM变换几乎完全保持了原始影像的光谱特点，并具有最高的平均分类精度；MB变换具有最高的高频空间信息融人度；MLT变换也具有较高的分类精度；只有HPF变换的各项指标都不突出。所有4种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有明显的提高。这表明，源于同一传感器系统的不同分辨率影像的融合可以避免异源传感器融合影像所常见的各种参数、时相和配准误差，所以能够明显地提高影像的自动分类精度。     

测绘情报工作发展战略思考

本文通过对“十五”期间测绘情报工作的回顾，分析了目前测绘情报研究存在的主要问题，讨论了今后测绘情报工作的发展对策。     

Effects of detailed soil spatial information on watershed modeling across different model scales

Hydro-ecological modelers often use spatial variation of soil information derived from conventional soil surveys in simulation of hydro-ecological processes over watersheds at mesoscale (10–100 km²). Conventional soil surveys are not designed to provide the same level of spatial detail as terrain and vegetation inputs derived from digital terrain analysis and remote sensing techniques. Soil property layers derived from conventional soil surveys are often incompatible with detailed terrain and remotely sensed data due to their difference in scales. The objective of this research is to examine the effect of scale incompatibility between soil information and the detailed digital terrain data and remotely sensed information by comparing simulations of watershed processes based on the conventional soil map and those simulations based on detailed soil information across different simulation scales. The detailed soil spatial information was derived using a GIS (geographical information system), expert knowledge, and fuzzy logic based predictive mapping approach (Soil Land Inference Model, SoLIM). The Regional Hydro-Ecological Simulation System (RHESSys) is used to simulate two watershed processes: net photosynthesis and stream flow. The difference between simulation based on the conventional soil map and that based on the detailed predictive soil map at a given simulation scale is perceived to be the effect of scale incompatibility between conventional soil data and the rest of the (more detailed) data layers at that scale. Two modeling approaches were taken in this study: the lumped parameter approach and the distributed parameter approach. The results over two small watersheds indicate that the effect does not necessarily always increase or decrease as the simulation scale becomes finer or coarser. For a given watershed there seems to be a fixed scale at which the effect is consistently low for the simulated processes with both the lumped parameter approach and the distributed parameter approach.