简介：针对高铁沉降监测数据的海量特性,以及传统管理方式存在的效率不高、可视化效果不好的问题,设计了一种基于线性参照系统有效管理和显示高铁沉降监测数据的集成模型。该模型中,高铁路网以路径要素集存储,高铁沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高铁沉降监测相关的空间数据和属性数据的线性建模与集成。同时,使用ArcEngine组件与.NET平台实现了沉降监测数据空间查询和可视化表达功能,可形象地反映高铁线路与沉降监测点的分布状况,更易于进行沉降数据的可视化分析、预测和评估。数据集成模型实现了非空间数据和空间数据的一体化管理,有效地减少了数据存储冗余,提高了高铁变形监测数据管理的效率,对我国高速铁路的建设与运营安全的海量监测数据管理具有一定的参考价值。

简介：本文对影响辽宁境内高速铁路安全的1982—2012年辽宁省低温、积雪、暴雨、雾、大风、雷暴及冰雹等不良气象条件的时空分布特征进行了分析。结果表明：除辽东半岛和环渤海地区为寒冷区外,辽宁省大部地区为高寒地区。1982—2012年辽宁省1月积雪日数最多,长达13d;最大积雪深度为50cm以上,主要出现在辽宁省中北部地区、东部山区及营口地区;辽宁省暴雨主要集中出现在5—6月,月平均暴雨发生次数为0.2次以上,其中辽西地区和东部山区年平均暴雨日数较多,约为2d;近30a辽宁省年平均雷暴发生次数为5.0—7.0次,6—8月为雷暴高发时段,辽宁省中北部及朝阳地区为雷暴高发区,年平均雷暴发生次数为30.0次以上,其他地区年平均雷暴发生次数为21.0—30.0次。根据不良气象条件对高铁运营时段和路段影响的差异性特点,划分了气象服务关键期和关键路段,并提出了辽宁省高铁气象服务的发展方向。

简介：依托哈齐铁路客运专线沉降观测项目,利用灰色模型GM（1,1）对软土路基沉降进行定量分析预测,探讨了该沉降过程的动态变化规律.与实测数据对比表明,灰色模型GM（1,1）对该沉降趋势的符合度较高,精度能够满足要求.

简介：岁月，从1926年走到2016年还不足百年，很短，时间的长河在向前延伸着；人生，从1岁走到90岁尚不满百岁，不长，生命的历程在向前行进着。在冯增昭教授九十华诞到来之际，我们在追寻他脚步的同时，也在追寻着他的梦想，追寻着他的高度，仰望一位年近九旬的老人，仍在为梦想而奋斗的辉煌历程。

简介：以美国萨克拉门托-圣华金三角洲为研究区,提取高光谱遥感影像上沉水植物水蕴草的光谱数据,计算水蕴草的光谱特征参数,将水蕴草盖度与光谱特征参数进行相关性分析,得到R725、BD602.9和NBDI587.53个特征参量,与水蕴草盖度建立估算模型,并对模型进行精度检验.结果表明,以NBDI587.5为变量建立的盖度估算模型具有较高的精度.

简介：采用载波无几何组合和星间单差无电离层组合的历元间高次差作为周跳检验量,因组合观测值中不包含伪距,其理论噪声与波长相比几乎可以忽略。利用两种组合观测值联合进行周跳探测,可避免各自的探测盲点。将两个载波组合联立进行周跳的求解,由于组合噪声较小,直接取整即可求得周跳的大小。提出的方法在一定程度上克服了传统周跳探测与修复算法中,由于引入伪距带来的探测能力不强、修复精度不高等问题。通过对IGS站观测数据模拟周跳探测与修复情况的统计,新提出算法的周跳探测成功率为99%,周跳修复成功率为94%。