基于CityEngine的三维城市规划设计与研究

城市规划领域越来越需要三维建模技术的支持。CityEngine作为一种新型的三维建模软件,不仅可以批量生成规划模型,还可以用来辅助三维城市规划设计。本文基于CityEngine规则建模方法,实现了规划方案对比、建筑体量调整、规划指标计算等功能,通过对某小区进行实际建模验证,证明了CityEngine可以为城市规划者们提供新的思路,为城市设计和城市管理提供决策支持。     

历史数据和强化学习相结合的低频轨迹数据匹配算法

针对低频(采样间隔大于1min)轨迹数据匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于强化学习和历史轨迹的匹配算法HMDP-Q,首先通过增量匹配算法提取历史路径作为历史参考经验库;根据历史参考经验库、最短路径和可达性筛选候选路径集;再将地图匹配过程建模成马尔科夫决策过程,利用轨迹点偏离道路距离和历史轨迹构建回报函数;然后借助强化学习算法求解马尔科夫决策过程的最大回报值,即轨迹与道路的最优匹配结果;最后应用某市浮动车轨迹数据进行试验。结果表明:本文算法能有效提高轨迹数据与道路匹配精度;本算法在1min低频采样间隔下轨迹匹配准确率达到了89.2%;采样频率为16min时,该算法匹配精度也能达到61.4%;与IVVM算法相比,HMDP-Q算法匹配精度和求解效率均优于IVVM算法,16min采样频率时本文算法轨迹匹配精度提高了26%。     

基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。     

智慧城市时空信息综合决策关键技术与系统

如何根据智慧城市运行管理、建设规划和应急指挥等政府决策部门的综合需求,实现分散信息资源的统一集成、复杂模型资源的有效调用和决策时空信息的高效共享与可视化,成为现阶段城市综合决策的重大挑战。首先提出了感知联网与时空信息接入、地理空间模型联网与认知、决策时空信息聚焦服务等智慧城市时空信息综合决策共性关键技术,突破了城市时空信息智能分析、协同决策与主动聚焦服务的瓶颈;其次,设计并实现了智慧城市时空信息综合决策原型系统,并以太原市燃气泄漏应急响应为例,验证了系统辅助城市综合决策的可行性和适用性;最后,概括了城市（群）立体感知网、城市（群）模型网和城市（群）时空大数据3大主要发展趋势。     

二三维一体化的城市三维仿真应用系统设计与实现——以琶洲为例

随着城市化进程的深入发展,传统二维GIS应用系统的空间分析与表达已无法满足城市信息化管理的需求。三维GIS系统相对于二维GIS系统具有直观、准确的优点,是支撑智慧城市建设的核心技术。本文以广州市海珠区琶洲街为范围,设计了二三维一体化的城市三维仿真应用系统的体系结构,介绍了系统建设的技术路线,最后对应用系统的部分软件功能予以展示。本系统建设流程主要包括数据建设和应用系统开发两大部分,本文均予以详细阐述。由于需对海量的二三维数据进行融合存储并实时调度,而本系统底层利用的Skyline三维引擎支持实时的超大数据融合,因此,本系统具有良好的三维数据运载能力。     

流域水资源调度多目标时变偏好决策方法及应用

传统多目标决策方法难以刻画流域水资源系统调度周期内多目标互馈关系及需求动态变化, 可能导致关键时期特定目标保障不足。为弥补该缺陷, 提出多目标时变偏好决策方法。以金沙江下游为例, 分析发电与生态目标需求的时空变异性, 构建并求解两目标随时程变化的Pareto前沿簇, 量化各时期目标间竞争强度, 基于灵敏比的非支配关系, 定量识别各调度时期决策人的目标偏好, 形成偏向度决策支持集, 建立多目标时变决策模型。结果表明: 考虑时变偏好的决策方法, 其动态累积Pareto前沿可以支配传统静态Pareto前沿; 相较于传统方法, 研究区全年增发电量0.7亿kW·h, 全年和关键生态期生态效益分别提升8.06%和2.83%, 可以在保持发电效益的同时显著优化生态效益, 并提高关键时期生态需求的保障程度。     

陕西2019年省级决策气象服务评估

采用国际通用调查评估方法,利用气象服务用户满意度指数CSIWS模型（customer satisfaction index of weather service）,从气象服务满意度、气象产品需求度和气象服务覆盖度三个维度对调查结果进行评估分析。结果表明：（1）2019年省级高端用户群对决策气象服务综合满意度指数为9284%,较2018年、2017年分别提高122、007个百分点;气象服务为防灾减灾救灾和经济社会发展提供了坚强保障,得到各级领导和相关部门的充分肯定和认可。（2）气象服务的发展必须要紧跟社会发展潮流,加强气象服务与云计算、大数据、物联网、人工智能等技术的融合,切实满足用户个性化需求。（3）在巩固抓好暴雨、高温等传统灾害性天气预报预警服务的同时,必须加强冰雹等强对流天气的决策服务。（4）以秦智网格预报系统深度研发为基础,继续加大短临预警服务系统的研发,切实增强短临天气服务主动性和产品可用性。（5）智慧气象APP、气象官微等融媒体发展是未来拓展气象服务手段的优先方向,要通过大众化、网络化的语言来包装气象服务产品,改进服务产品的结构和表现形式,巩固扩大用户群体,最大限度发挥气象服务效益。     

陕西一次特大暴雨决策气象服务思考

2017年7月25—30日,陕西省出现了一次大范围对流性降水天气过程,降水落区位于陕北和关中北部。强降水时段集中在7月25日晚到27日,具有累计雨量大、小时雨强大、范围广、极端性强、受灾严重、影响严重等特点,此次降雨过程为1961年以来最强暴雨过程,属特大型暴雨过程。针对本次过程,陕西省气象局预报预警准确、信息发布及时、决策服务到位、现场保障有力、省市县三级气象部门通力合作,决策材料获得陕西省委、省政府多位领导批示,为抗洪抢险、转移被困群众提供了强有力的气象保障。通过评估分析暴雨过程中预报预警、应急决策、信息发布等各环节的工作及成效,总结服务特点,以期为今后类似重大气象事件气象服务保障提供参考和借鉴。     

一种基于微服务架构的突发事件预警辅助决策系统的设计与实现

单体式架构应用在突发事件预警辅助决策系统开发中不能满足现实需求,本文引入了微服务架构设计开发该辅助决策系统.通过分析微服务架构在复杂系统中相对于传统单体式架构的应用优势,设计出一种基于微服务架构的突发事件预警信息发布辅助决策系统,该系统选用Spring Cloud微服务框架,并对其进行适当的扩展,创建了基于该系统设计的注册中心与网关.系统采用二三维一体化地理信息系统作为展示平台,通过接入各行业静态、危险源动态监测数据,根据设定的模型进行数据融合、处理,辅助进行预警信息生成、发布及应急处置阶段的指挥决策.所设计方案在湖北省突发事件预警发布辅助决策系统中得以实际应用,验证了该类系统使用微服务架构的合理性和有效性.     

气象因子对半冬性小麦灌浆速度的影响效应研究

选用黄淮海冬麦区4个半冬性小麦品种郯麦98、山农18、徐麦33、皖麦52为试验材料,通过分期播种试验,利用方差分析、相关分析、逐步回归和通径分析等方法,分析半冬性小麦籽粒灌浆速度变化趋势和气象因子对灌浆速度的影响。结果表明,正常播期冬小麦灌浆速度波动性最小、千粒重最大,迟播10 d冬小麦灌浆速度波动性最大、千粒重最小;华北区品种郯麦98灌浆速度表现最稳定、千粒重最高,而黄淮区品种皖麦52灌浆速度最大;半冬性小麦灌浆持续期为35～39 d;南北气候差异是影响各品种冬小麦灌浆速度不同的原因之一。半冬性小麦各播期灌浆速度的变化趋势一致,灌浆速度变化与相关显著气象因子的变化规律相符合;灌浆速度峰值期一般出现在开花后15～25 d,迟播冬小麦最大灌浆速度出现时间较对照处理提前,不利于提高粒重;气温条件对冬小麦灌浆速度影响显著,其中最高气温要素是影响不同播期品种灌浆速度的共有关键因子。通径分析表明,最高气温对灌浆速度的作用由自身的直接效应决定,而日照时数与最低气温对灌浆速度的作用与间接效应一致;最高气温平均值对灌浆速度的影响最重要,日照时数和最低气温平均值对灌浆速度的影响较弱;最高和最低气温平均值、日照时数均为灌浆速度的限制因子,其中最高气温平均值对灌浆速度变化的决策作用最大。