三种河流相对高程模型生成方法对比

相对高程模型(REM,Relative Elevation Model的缩写)表示相对于河流水面或活性河道的海拔高度,衍生于数字高程模型(DEM,Digital Elevation Model的缩写),能够消除因河流纵向的地势造成的DEM表征不清楚,高差过大造成细节模糊地势的影响,从而在平面图上更为清晰地表征河流地形的细微变化,因而研究REM的生成方法及其适用性具有十分重要的意义。通过文献综述,选取美国加利福尼亚州内华达山脉的卡森河某河段为实验区,利用其高精度(米级分辨率)DEM数据,介绍核密度法、反距离加权法、横截面插值法三种REM生成方法。通过REM和DEM的对比,以及三种REM的效果对比,得出:当高程差过大时,DEM可视化方案往往不能很好地在河流地貌刻画中发挥作用,尤其是在解译时,利用REM可解决高差过大造成的细节模糊问题;横截面插值法主要的优势表现在可根据用户需要做适用性调整,相对而言鲁棒性强,较为灵活,但其自动化程度较低,且花费的时间较长,因此需较多的人工干预;核密度法耗时相对较少,REM结果很少有伪影或错误的相对高程值,但核密度法导致一些潜在的伪影或者错误的相对高度,体现在研究河段范围的终点会有偏差;反距离加权法(IDW,Inverse Distance Weighted的缩写)的优势是创建用时较少,且只需要输入两个数据:DEM和河流中心线,但因搜索距离问题不合适易在特殊地段出现失效情况。因此,REM将在河流精细刻画中发挥重要的作用,其生成方法已经可以实际应用,但有待进一步提高和完善;REM模型不需经过复杂计算,适合难以进行现场调查的河流对比研究,且应用范围较广,为河流迁移、洪水分析、河流管理和修复、生物栖息地选取以及文化评估方面的研究提供了重要作用。

基于DEM数据的相对高程计算方法研究

提出一种基于DEM数据、适用于复杂地形区域的相对高程因子的计算方法。首先利用DEM数据划分地形单元,然后在每个地形单元内确定相对基准面,最后分区域计算相对高程。并选择河北省承德市丰宁县为研究区开展实验验证,研究表明,该方法能够方便、科学地计算出相对高程值,并为复杂地形区域相对高程提取及数字高程模型研究提供一种新的方法与借鉴。

顾及区域相对高程的中国区域加权平均温度模型

针对区域相对高程对T_(m)模型影响研究领域的空缺,基于已有的对流层顶经验模型,讨论区域相对高程对T_(m)模型的影响,并在此基础上构建中国区域的h_(0)T_(m)回归模型,同时建立青藏高原地区的区域模型h_(0)T_(m)-Qz。模型检验结果表明:1)以ERA5格网数据为参考值,h 0T_(m)模型的RMS为2.43 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型,精度分别提高了1.15 K(32%)和0.63 K(21%);2)以探空数据为参考值,h 0T_(m)模型的RMS为2.48 K,相比于Bevis公式和GPT2w-1模型精度分别提高了1.19 K(32%)和2.06 K(45%),h 0T_(m)模型在中国区域表现出较低的误差和良好的稳定性,尤其是在中国西部地区表现出更为显著的优势;3)顾及区域相对高程的青藏高原区域模型h 0T_(m)-Qz相较于该地区的单因子(T_(s))区域模型T_(s)T_(m)-Qz和Bevis公式,精度分别提高了0.54 K(19%)和2.50 K(51%)。

无水准数据的GPS高程转换方法及精度分析

研究利用GPS精密点定位技术并联合相对定位技术,确定地面点在WGS84坐标系下的大地坐标,并直接用EGM2008模型进行高程转换。基于4个IGS站数据分析了不同观测时间长度精密点定位的解算精度,并通过两个工程实例数据对GPS高程转换方法的精度进行分析,结果显示:在华北和华南某些地区,用EGM2008模型直接进行高程转换,其精度有望达到15cm。

最近邻河道相对高度及其在中国洪水淹没制图中的应用

基于国际上由数字高程模型(digital elevation model,DEM)衍生的最近邻河道相对高度(height above nearest drainage,HAND)概念,采用STRM DEM数据派生了中国1 000和250 m水平分辨率的HAND数据集,并将HAND数据集应用于洪水淹没制图,建立了河道水位相较枯水期上涨1~10 m情景下的中国河道型洪水淹没图库.进一步以淮河一级支流淠河2020年7月大洪水为例,采用遥感提取及HEC-RAS计算的淹没范围,验证了基于HAND绘制的淹没图.结果表明,HAND相对于经典的DEM能够补充提供局地地形信息,基于HAND的淹没制图方法具有可行性和合理性.本文计算的中国HAND数据集可为地理学相关领域的研究提供凸显局地特征的地形数据,建立的基于HAND的淹没图库可为中国的洪水淹没制图工作及洪水风险管理提供参考.

群决策问题的REM集结模型

从相对熵的概念出发提出了求解群决策中由个体偏好评判值集结群体偏好评判值的新思路，建立了能够集结不同专家偏好评判值为群体一致或妥协偏好的相对熵（ＲＥＭ）模型。

海平面上升对广西珍珠港红树林分布的影响

以广西珍珠港的遥感影像为底图,综合考虑相对海平面变化、地表沉积及海堤分布,利用平均潮位、平均大潮高潮位数据,借助SRTM数字高程模型,预测未来100 a海平面上升低、中、高3种模式下研究区红树林的分布.结果表明:(1)预测年研究区的红树林向陆边界保持稳定,向海边界向海方向移动,红树林的分布面积增加.绝对海平面上升低、中、高3种模式下,红树林向海边界分别向海推进70、56、46 m,面积分别增加280、225、187 hm2;(2)红树林的向陆边界由于海堤的阻碍保持稳定,红树林的向海边界因沉积速率大于相对海平面上升速率而向海扩展.

我国陆海统一似大地水准面构建的三维重力矢量法

基于重力场水平分量-垂线偏差对地形信息敏感的特点,根据边值理论由重力与地形数据确定格网垂线偏差模型,在此基础上,首先利用三维重力矢量-格网垂线偏差与格网重力异常,联合格网高程数据求得格网点间高程异常差,然后通过GPS/水准点的控制,构成紧密的几何条件,进行严密平差,从而获得高分辨率、高精度似大地水准面的数值模型。按照本文方法,利用我国6600多个GPS/水准点、1′×1′的格网垂线偏差、格网重力异常、格网高程数据,整体平差计算了我国陆海统一的似大地水准面模型,经GPS/水准点检核,全国似大地水准面的绝对精度达到了4cm,相对精度优于7cm。

基于星载激光雷达和雷达高度计数据的南极冰盖表面高程制图

南极数字高程模型DEMs(Digital Elevation Models)是研究极区大气环流模式,南极冰盖动态变化和南极科学考察非常重要的基础数据。目前,科学家已经发布了五种不同的南极数字表面高程模型。这些数据都是由卫星雷达高度计,激光雷达和部分地面实测数据等制作而成。尽管如此,由于海洋与冰盖交接的南极冰盖边缘区随时间的快速变化,有必要根据新的卫星数据及时更新南极冰盖表面高程数据。因此,我们利用雷达高度计数据(Envisat RA-2)和激光雷达数据(ICESat/GLAS)制作了最新的南极冰盖高程数据。为提高ICESat/GLAS数据的精度,本文采用了五种不同的质量控制指标对GLAS数据进行处理,滤除了8.36%的不合格数据。这五种质量控制指标分别针对卫星定位误差、大气前向散射、饱和度及云的影响。同时,对Envisat RA-2数据进行干湿对流层纠正、电离层纠正、固体潮汐纠正和极潮纠正。针对两种不同的测高数据,提出了一种基于Envisat RA-2和GLAS数据光斑脚印几何相交的高程相对纠正方法,即通过分析GLAS脚印点与Envisat RA-2数据中心点重叠的点对,建立这些相交点对的高度差(GLAS-RA-2)与表征地形起伏的粗糙度之间的相关关系,对具有稳定相关关系的点对进行Envisat RA-2数据的相对纠正。通过分析南极冰盖不同区域的测高点密度,确定最终DEM的分辨率为1000 m。考虑到南极普里兹湾和内陆地区的差异性,将南极冰盖分为16个区,利用半方差分析确定最佳插值模型和参数,采用克吕金插值方法生成了1000 m分辨率的南极冰盖高程数据。利用两种机载激光雷达数据和我国多次南极科考实测的GPS数据对新的南极DEM进行了验证。结果显示,新的DEM与实测数据的差值范围为3.21—27.84 m,其误差分布与坡度密切关系。与国际上发布的南极DEM数据相比,新的DEM在坡度较大地区和快速变化的冰盖边缘地区精度有较大改进。

基于相对海平面变化的广西茅尾海红树林面积稳定性评估

红树林面积的稳定性评估对于保护和利用广西茅尾海红树林的作用很大。本文分析了自2000年到2100年全球平均海平面上升、地壳上升、潮滩沉积、潮滩坡度和海堤对茅尾海红树林面积的影响,建立了红树林边界位置的预测模型;利用预测模型估算2100年红树林边界的高程数据,确定红树林边界的空间位置。根据分析,本文得到以下结论:(1)当全球平均海平面以低模式上升时,茅尾海东北区段红树林面积大量增加,西北、东南和西南区段红树林面积中量增加。当全球平均海平面以中模式上升时,东北区段红树林面积大量增加,东南区段和西南区段少量增加,西北区段稳定。当全球平均海平面以高模式上升时,西北区段红树林面积大量减少,东北区段中量减少,东南区段和西南区段稳定。西北、东北区段红树林面积减少将降低红树林的生态功能和资源价值,务必引起特别关注。(2)茅尾海西北、东北区段红树林面积减少的主要原因,是全球平均海平面以高模式上升引起的红树林向海边界、向陆地方向的移动。(3)当全球平均海平面以高模式上升时,茅尾海西北区段和东北区段应采取适量拆除海堤或后撤海堤的措施,增加向陆边界一侧红树林的面积,以抵消向海边界一侧红树林面积的减少。