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针对现有暴雨型洪涝灾害预警方法时效性差的问题,提出了一种接入实时降雨数据的暴雨型洪涝灾害临灾预警方法。根据时序分析模型由历史降雨数据和实时降雨数据分析识别异常降雨,并将异常降雨、地形起伏、高程和河网因素作为影响因子,构建暴雨型洪涝灾害风险指数,以"日"为时间尺度进行短时暴雨型洪涝灾害风险分析。从异常降雨致灾角度出发,根据降雨的异常程度将暴雨型洪涝灾害风险等级划分为无风险、低风险、中风险、中高风险和高风险5个等级,进而实现临灾预警,为防灾减灾提供一定的参考信息。以广东省清远市2014年5月的洪涝灾害为例,接入5月21日至5月26日期间逐日降雨量数据,实现了临灾风险分析。实验结果表明,六日内清远市阳山县中下区域发生暴雨洪涝灾害的风险较大,与实际灾情相吻合,达到了较好的预警效果。 相似文献
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三维城市模型的研究与实践(英文) 总被引:3,自引:0,他引:3
The way we interact with spatial data has been changed from 2D map to 3D Virtual Geographic Environment (VGE). Three-dimensional
representations of geographic information on a computer are known as VGE, and in particular 3D city models provide an efficient
way to integrate massive, heterogenous geospatial information and georeferenced information in urban areas. 3D city modeling
(3DCM) is an active research and practice topic in distinct application areas. This paper introduces different modeling paradigms
employed in 3D GIS, virtual environment, and AEC/FM. Up-to-date 3DCM technologies are evolving into a data integration and
collaborative approach to represent the full spatial coverage of a city, to model both aboveground and underground, outdoor
and indoor environments including man-made objects and natural features with 3D geometry, appearance, topology and semantics.
Supported by the National Natural Science Foundation of China ( No. 40871212, No. 40671158), the Leading Academic Discipline
Project of Shanghai Educational Committee( No.J50104). 相似文献
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三维城市模型的多细节层次描述方法 总被引:11,自引:2,他引:11
以仿唐建筑群的逼真三维模型为例,介绍了一种实用的LOD模型细节层次规划及其精细程度的确定方法,以及配套的数据生产工艺,为建立具有几何上的高精度和视觉上的高逼真度的三维城市模型提供了一条有效的途径。 相似文献
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洪涝灾害损失评估是防洪减灾科学决策的基础,其中洪水淹没分析是准确提取洪水淹没范围、水深及历时等灾情信息的关键。洪水淹没分析主要采用数字高程模型数据,由于DEM的格网分辨率与高程精度有限,常出现异常的洼地或平地,导致难以可靠地计算每个格网点处的流向,而传统方法采用统一高程的洼地填平处理又使得容易出现洪水演进过程中复杂起伏地形水面爬坡以及平坦地形水位断流的问题,为此提出顾及流速和淹没时间的自适应逐点水位修正算法,即在DEM坡面流模拟的基础上,根据洪水水流特性、地形、边界变化、水流速度、水深变化以及淹没点的淹没时间,计算水位修正值,对洪水演进过程中每个格网点的水位进行修正,采用多种地貌类型的DEM数据进行试验,证明洪水演进的淹没范围、水深及历时的实时计算结果准确可靠,可为快速评估灾害损失与防洪决策服务提供更为科学的依据。 相似文献
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基于全球船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据的船舶轨迹异常行为快速检测对于保障船舶航行安全、辅助安全监管具有重要意义.AIS数据具有容量大、更新频率快的特点,而当前AIS轨迹异常行为检测方法依赖于大量的训练样本与历史数据,实用性与普适性较差,难以用于船舶轨迹异常行为快速检测.为此,本文定义了船舶追踪、航速、航向、位置4种异常行为检测模型,提出了一种基于卡尔曼滤波的船舶AIS轨迹异常行为检测方法,实现了船舶AIS轨迹的异常行为快速检测与报警.实验选取经过我国东海部分地区3天的AIS数据,对实验结果的正确性与耗时进行分析,结果表明模型可以满足异常即时发现、即时处理的应用需求. 相似文献
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