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在城市内涝模拟研究中,汇水区划分是十分重要的环节,同时对大尺度平原城市进行汇水区精细划分也是研究者共同研究的技术难点。针对现有基于DEM流向分析的划分方法存在的无法正确反映实际城市复杂地形和流向问题,本文提出了一种顾及地类和流向,适用于大尺度平原城市的精细汇水区分级划分方法。首先,从城市自然地形和主干河流出发,进行一级宏观尺度划分;然后,依据城市主次干道,干渠和管网实现二级中观尺度划分;最后,在二级划分的基础上,结合流向和地类做精细的三级子汇水区微观尺度划分。本文选取东营市30 km2核心主城区进行了验证分析,研究结果表明,划分结果跟实际地物类型和真实流向相吻合,该方法对于大尺度平原城市具有良好的适用性。 相似文献
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丛婷婷戴昭鑫武鹏达吴政 《测绘与空间地理信息》2023,(8):30-35
引入POI数据和手机信令数据作为反映城市功能设施分布数据以及居民行为活动的数据,改进FLUS模型以提高城镇开发边界划定精度;基于改进后的模型,对滨州市多种情景下的边界增长进行模拟研究。结果表明:1)改进FLUS模型后的模拟精度提高;2)在多情景预测方面,滨州市在不同情景下的城市新增面积不同,其中耕地保护情景下滨州市城市新增面积最大;3)为保证滨州市城市建设用地有序可持续发展,建议滨州市根据不同区域特点进行因地制宜规划。 相似文献
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济南市是中国雾霾最严重的城市之一，探究该地区大气污染的时空分布及影响机制具有重要意义。利用地统计插值分析了济南市主城区AQI的时空分布特征，并利用地理探测器定量分析了AQI的风险因子及影响机制。研究结果表明，年际尺度上，济南市主城区AQI在时间上呈逐年降低趋势，在空间上大致呈现出东南低西北高的分布态势；季节尺度上，济南市主城区AQI在时间上具有鲜明的季节性差异，从高到低依次为冬季、春季、秋季、夏季，在空间上则呈现出春季和冬季东南低北部高、夏季整个主城区均低、秋季南低北高的分布态势；月尺度上，济南市主城区AQI呈现出典型的“U”形分布特征，最高值为1月和12月、最低值为8月；各因子交互作用的影响力远大于单因子的影响力，其中，土地利用类型∩年均降水量的交互作用对济南市主城区AQI的影响力最大。研究显示，济南市主城区AQI受土地利用类型和年均降水量的共同影响最大。 相似文献
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时空索引是时空数据存储和管理的关键技术之一,基于空间填充曲线(space filling curve,SFC)的索引方法近年来受到了广泛关注。然而对于矢量数据,现有索引方法多侧重于空间索引的实现,难以同时顾及时间查询和空间查询的效率,且对于非点要素(线要素与面要素),确定最优的索引级别一直是难点所在。为此,本文面向对等网络环境,提出一种自适应层级的时空索引构建方法。首先提出了基于分区键和分区内排序键组合策略的时空信息联合编码,然后据此设计了点要素、非点要素的时空表达结构,最后设计了多层级树结构以构建时空索引MLS3(multi-level sphere 3),并基于地理实体时间粒度及空间密度等特征自适应确定其最优索引层级。利用轨迹(点要素)、公路(线要素)和建筑物(面要素)实际数据进行了试验。试验结果表明,相比GeoMesa提出的XZ3时空索引,本文索引方法可有效解决非点要素的时空表达及层级划分问题,在避免存储热点的同时实现更为高效的时空检索。 相似文献
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基于地理格网的复杂路线车辆通行时间估算方法 总被引：1，自引：1，他引：0
车辆通行时间隐含了特定时隙的交通状况，准确地计算该时间在交通监测和路径规划中具有重要意义。现有研究通常利用车辆历史轨迹估算一定距离内选定路径的通行时间，然而当路径距离较长时，限于很难找到完整穿越指定路径的历史轨迹而无法对其通行时间进行准确估计；此外，海量历史轨迹在估计路径通行时间时会产生巨大的数据管理和计算压力。因此，本文引入地理格网，首先构建统一的时空索引，将路网及其历史轨迹分别划分为一系列落在地理格网单元（Cell）中的路段模式及轨迹段；然后利用一系列频繁共享轨迹在Cell中的停留时间计算车辆在当前路段模式的通行时间；最后通过一组历史时段相似路径模式的通行时间估算较长路线的车辆通行时间。通过对北京市10 000辆出租车一周的轨迹数据进行试验，验证了本文方法在处理海量历史轨迹数据上的有效性，以及在估算较长路径上车辆通行时间的优越性。 相似文献
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随着城市化进程的不断推进，城市功能区作为城市规划中重要的基础组成部分，对城市功能区的空间布局现状进行研究是十分必要的。文中基于POI数据、手机信令数据、土地利用数据等多源数据，通过对POI数据构建“空间面积—人口热度”二元权重计算模型，滨城区进行功能区划分并分析结果。经过精度检验，Kappa系数为0.772,功能区的识别精度较高。结果表明，主城区的混合度较高，其承载着主要的居住和生活服务；滨城区功能的空间分布具有一般集聚的特点，呈东南—西北分布趋势，且在各个方向上发展较为均衡。功能区划分能够为城市科学合理的规划提供借鉴，及时发现城市规划中的问题并能够优化解决。 相似文献
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针对当前老龄化社会所带来的养老设施供给不足与供给不均衡问题，以滨城区为研究区，以精细化人口数据、养老设施数据为基础，分析格网单元的老龄化程度和养老服务压力，以POI数据与随机森林算法分别对主城区和乡镇区域构建选址模型，并进行空间选址预测；顾及老龄化程度和养老服务压力对选址结果进行等级划分。结果表明，主城区选址模型的正确率为89.83%,乡镇的选址模型正确率为90.72%;主导主城区和乡镇选址的指标不同，老年人口是影响主城区选址的主要因素，基础设施是影响乡镇选址的主要因素。在初步预测结果的基础上，将选址结果划分为一级需求适宜区、二级需求适宜区，为养老服务设施选址决策提供科学依据。 相似文献
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