OSM简单目标增量更新质量控制与评价的自动化方法

OpenStreetMap是目前最成功的众源数据平台,已成为全球测图和专业数据更新的重要数据来源。由于OpenStreetMap数据本身质量的不确定性,为其更新结果的质量控制与评价带来巨大挑战。鉴于此,提出了一种OpenStreetMap简单目标增量更新的质量控制与评价方法。该方法首先通过自动独立生成增量、更新信息汇总表,并检查对应项是否相等来判断更新处理过程是否完整、正确;自动计算顾及拓扑一致性增量更新处理的点位改正精度来评价更新处理质量。最后开发了相应的试验工具,以长沙市OpenStreetMap数据为基础开展试验,验证了该方法的可行性。     

不同海拔麦田土壤水分变化特征 及其对水分利用效率的影响

2017—2018年在晋南4个不同海拔高度的麦田,开展了土壤水分变化特征及对水分利用效率的研究。结果表明:不同海拔麦田不同土层的成熟期土壤贮水量均低于播种期土壤贮水量,在0～100、100～200、0～200 cm土层深度不同海拔麦田成熟期土壤贮水量占播种期土壤贮水量的比例分别为47. 28%～45. 46%、42. 49%～77. 50%、45. 06%～60. 96%,其中0～200、100～200 cm深度所占比例均随海拔高度的上升而上升;播种期至成熟期0～100、100～200 cm土壤耗水量占该阶段0～200 cm土壤耗水量的比例分别为51. 53%～72. 12%、27. 88%～48. 47%,其中0～100 cm深度所占比例随海拔高度上升而上升,而100～200 cm则表现为随海拔高度上升而下降;播种期至成熟期0～100、100～200、0～200 cm土层耗水量占播种期同一土层贮水量的比例分别为52. 72%～54. 54%、22. 50%～57. 51%、39. 04%～54. 94%,其中100～200、0～200 cm随海拔高度的上升而下降,最高海拔(1008 m)麦田0～100、100～200 cm土层及其他3个海拔麦田不同土层深度在不同生育阶段土壤耗水量与其初始土壤贮水量均呈正相关;不同海拔麦田的全生育期平均气温与其全生育期不同土层的土壤耗水量均呈现正相关;水分利用效率基本随海拔高度的升高在提高。     

DZN1型自动土壤水分观测仪的组成与故障排除方法

介绍了DZN1型自动土壤水分观测仪的系统组成,对常见故障的现象进行了描述,并说明了故障分析思路和排除方法,为DZN1型自动土壤水分观测仪的维护维修提供参考。     

乌兰察布市人工测墒与自动土壤水分仪测墒结果分析

通过对察右中旗2011年人工观测与GStar-I C型自动土壤水分仪观测的数据进行对比,分析两种观测方法存在的差异,为自动土壤水分监测仪投入业务化运行提供一定的科学依据。     

改进的加权Voronoi图ArcGIS矢量生成算法

加权Voronoi图是根据生成元权重划分空间的方法,广泛应用于地学领域。针对传统加权Voronoi图ArcGIS矢量生成算法不能处理重叠点、复杂多边形及更新操作等问题,该文提出了一种改进算法,结合C#和ArcEngine,利用增量法思想,通过重叠点处理、区域分割合并、加权区域重分类、加权区域重划分等方法实现,可嵌入ArcGIS应用软件使用或独立运行,具有良好的可用性,精度高,便于数据库存储管理,扩展了加权Voronoi图在地学领域的应用。     

面向更新的空间目标快照差分类与形式化描述

时空变化分类是地理信息建模与更新的一个核心问题,直接影响着数据存储组织、增量信息采集、联动更新处理和变化信息发布的效率与水平。以往人们主要是研究目标整体的变化分类,对目标差异部分的变化分类研究甚少。本文分析了时空目标公共部分在差异类型区分中的作用,认为应兼顾异同部分,提出了一种基于目标差、被差和交的目标快照差三元组,为时空目标差异部分的分类描述提供了形式化方法。继而对面、线的快照差进行了形式化分类描述,给出了有实际意义的变化类型。然后根据线目标快照差类型,构建了对应的增量更新操作;按照面目标快照差类型进行了时空目标的增量表达试验等。     

基态修正的GIS数据库增量更新建模

为了对GIS数据库增量更新中的增量信息、版本数据库进行组织和管理,本文采用基态修正模型,将版本数据作为基态、版本数据对应的增量信息作为修正,分别设计了其存储的数据结构,并给出了基于该模型的增量更新流程。以1∶2000地形图数据的增量更新为例,开发了空间数据库增量更新原型系统,实现了多个增量信息文件的组织存储、快速集成到历史数据中,能够满足GIS数据库增量更新的需求。     

基于条件温度植被指数（VTCI）的中国北方地区土壤水分估算

 利用中国北方13省2000-2008年的Terra-MODIS归一化植被指数（[WTBX]NDVI）和地表温度（LST）[WTBZ]数据,以及相同时间段农业气象观测站点的0~10 cm表层土壤水分资料,建立基于条件温度植被指数的表层土壤水分遥感估算模型,计算出2000-2008年北方13省各月份表层土壤水分,主要结论有：（1）空间分布上,表层土壤水分最高的是分区一和分区四,平均值均达到了0.2以上,表层土壤水分最低的是新疆沙漠地区,低于0.05,土壤水分空间分布基本呈"南高北低,东高西低"的趋势;（2）受降雨量和农作物需水的影响,年内月份之间,7、8 两月表层土壤水分最高,4、5、9、10月表层土壤水分最低;（3）年际变化上,2000-2001、2001-2002、2005-2006年北方大部分区域表层土壤水分增加,增加区域面积分别占总面积的79.2%、59.3%和71.4%,而2002-2003、2004-2005年大部分区域表层土壤水分减少,减少区域面积分别占总面积的53.9%和64.1%;（4）降水是影响土壤水分时空分布的一个重要因素。误差分析结果表明,基于条件温度植被指数的土壤水分遥感反演达到了较好的效果,能够较准确地反映北方地区干旱的分布及变化状况。     

陕北丘陵区陡坡柠条林地与荒坡的土壤水分变化研究

通过定点土壤水分测定与对比分析,研究陕北丘陵区陡坡柠条林地与荒坡土壤水分亏缺状况、年际内动态变化规律、干燥化特征及其自然降水的补偿能力。结果表明：柠条林地0～10m土层贮水量仅相当于田间持水量的26．2％～41．2％。荒坡地0～10m土层贮水量相当于田间持水量的39．8％～41．2％。土壤贮水量的分布是阳坡〈半阳坡〈阴坡,上坡位〈下坡位。年际间土壤水分的变异程度随土壤深度的增加而减弱,土壤贮水量的变化主要发生在2m以上土层内。土壤贮水量具有明显的季节变化特征,但滞后于降雨量变化。生长季内,柠条地与荒坡土壤平均贮水量差异显著（P〈0．05）,土壤越深,其含水量变化越小。两种利用方式的土壤剖面都产生不同程度的干化层。柠条林地深层土壤干燥化强度明显大于荒坡地。丰水年柠条林雨水补偿的深度仅为1．0m,荒坡也仅为1．2m。柠条林丰水年的雨水补偿的深度比干旱年可增加60cm以上,5m土层贮水增量增加3倍以上。     

Radar Data Assimilation for the Simulation of Mesoscale Convective Systems

A heavy rainfall case related to Mesoscale Convective Systems (MCSs) over the Korean Peninsula was selected to investigate the impact of radar data assimilation on a heavy rainfall forecast. The Weather Research and Forecasting (WRF) three-dimensional variational (3DVAR) data assimilation system with tuning of the length scale of the background error covariance and observation error parameters was used to assimilate radar radial velocity and reflectivity data. The radar data used in the assimilation experiments were preprocessed using quality-control procedures and interpolated/thinned into Cartesian coordinates by the SPRINT/CEDRIC packages. Sensitivity experiments were carried out in order to determine the optimal values of the assimilation window length and the update frequency used for the rapid update cycle and incremental analysis update experiments. The assimilation of radar data has a positive influence on the heavy rainfall forecast. Quantitative features of the heavy rainfall case, such as the maximum rainfall amount and Root Mean Squared Differences (RMSDs) of zonal/meridional wind components, were improved by tuning of the length scale and observation error parameters. Qualitative features of the case, such as the maximum rainfall position and time series of hourly rainfall, were enhanced by an incremental analysis update technique. The positive effects of the radar data assimilation and the tuning of the length scale and observation error parameters were clearly shown by the 3DVAR increment.