贾明元
- 作品数：2 被引量：18H指数：2
- 供职机构：中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划江苏高校优势学科建设工程项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 基于工程数据的建筑物构件提取方法与应用分析被引量：5
- 2015年
- 随着智慧城市的不断发展,建筑三维模型及其应用研究也从建筑外表层深入到建筑内部环境中。建筑工程数据包含了建筑设计施工阶段中丰富的建筑构件信息,是建筑建模和应用分析的良好数据源。目前,建筑工程数据可划分为非结构化数据、半结构化数据和结构化数据3类。本文从识别方法、提取内容和应用目标等方面对非结构化和结构化的建筑工程数据提取方法进行了分析,并结合国家标准和行业软件对半结构化数据的图层规范和几何图元特征进行研究。半结构化数据在我国建筑信息化现状下具有极大的应用优势,必将成为智慧城市中建筑物数据库建设的重要数据源。
- 贾明元周良辰闾国年万庆
- 关键词：建筑构件信息提取
- 基于STARMA模型的城市暴雨积水点积水短时预测被引量：13
- 2014年
- 近年来城市暴雨出现突发和多发态势,导致城市内涝灾害频繁发生,威胁着城市居民的生命和财产安全。随着城市降雨积水监测网的建立,获得分钟尺度的降雨和积水时序监测数据成为可能,实现了城市内涝的实时监控。但目前对监测数据的利用仍显不足,缺乏对其深度分析挖掘,造成监测系统"只监不控"的局面。本文基于城市降雨积水监测网的监测数据,根据积水时间相关性、降雨空间相关性以及降雨积水序列相关性,构建降雨积水的时空自相关移动平均模型(STARMA),对城市暴雨积水点积水过程进行短时预测。STARMA模型已被广泛应用于交通预测、环境变量预测以及社会经济领域,特别是在时空过程机理不清楚、多因素时空变量影响的情况下效果较好。本文首次将该模型应用到降水积水过程拟合和积水短时预测上,同时在方法上改进了传统单变量的STARMA模型,建立降雨和积水双变量的STARMA模型模拟降雨积水过程。并以北京市2012年"7.21"事件降雨积水过程为研究对象,以丰北桥、花乡桥、马家楼桥和六里桥4个积水监测点为例,建立降雨积水的STARMA模型,以5 min为步长作积水5、10、15 min三步预测。验证结果表明,该模型在降雨积水过程中拟合效果较好,模型短时预测精度较高。该项研究能够有效地利用监测数据,提高信息预警和应急指挥能力,为市政防汛或交通等部门提供决策支持。
- 郑姗姗万庆贾明元
- 关键词：暴雨积水
