基于GIS的长江口及邻近海域环境时空多维分析
【摘要】:
陆海相互作用是“全球变化”背景下的国际研究热点,而大型河口及其邻近海域是实施这一研究最为重要的场所。河口--近海系统作为地球四大圈层(水圈、生物圈、岩石圈、气圈)的交汇地带,其陆海相互作用最为活跃、生态环境脆弱、演变机制复杂、科学内涵丰富。河流入海物质通过复杂的河口界面过程来影响河口—近海环境的变化,而沉积动力过程和生物地球化学过程及其耦合作用是探明河口界面过程的钥匙。
因河口环境具有动态变化特点,而且其环境总是处于不断变化的时空之中,因此研究河口及其邻近海域环境动态也必须同时考虑时间和空间这两个方面,对环境动态进行时空一体化研究是河口及其邻近海域环境研究的必然趋势。对河口及其邻近海域环境进行时空分析,可以在时间和空间上把握环境要素的分布与变化情况,发现环境要素的变化规律,同时也可为政府提供重要决策信息。长江河口及其近海系统具有鲜明的区域特色,突出表现在:淤泥质河口海岸、高浑浊度水体和宽浅的陆架。为此,选择长江河口及近岸海域,深入系统地研究入海物质通量变异背景下河口及邻近海域的沉积动力过程、生物地球化学过程及其海岸带环境效应,不仅将为我国海岸带和流域开发之重大工程决策、海岸带资源利用和环境保护提供科学依据,而且将极大地丰富和发展全球陆海相互作用研究的理论体系。
多维数据库(Multi Dimensional Database,MDD)是在数据仓库的应用中发展起来的,多维数据库可以简单地理解为:将数据存放在一个n维数组中,而不是像关系数据库那样以记录的形式存放。多维数据模型能使数据建模更加简单,因为开发人员能够方便地用它来描述出复杂的现实世界结构,而不必忽略现实世界的问题,或把问题强行表现成技术上能够处理的形态,而且多维数据模型使执行复杂处理的时间大大缩短。与关系数据库相比,多维数据库的优势在于可以提高数据处理速度,加快反应时间,提高查询效率。
河口及其邻近海域的环境数据具有多维性,即时间、空间(经度、纬度、深度)等维度,各种环境测量数据则为各个维度交点的度量值,因此适合用多维数据结构进行建模及存储。同时多维数据结构可以方便地进行各种地学分析,如按平面、断面进行切片可以得到地学研究中经常使用的平面图、断面图等。
GIS是计算机科学、地理学、测量学、地图学等多门学科综合的技术。GIS作为处理地理数据的输入、输出、管理、查询、分析和辅助决策工具,以其出色的数据集成和空间数据处理及可视化表现能力,为我们管理和分析各种资料提供了一种有效的手段。
本文将GIS技术和多维数据库技术引入到长江口及邻近海域环境研究中,提出了长江口及邻近海域海洋环境的时空多维数据模型,研究了海洋环境数据进行时空分析的方法;根据时空多维分析方法及模式,对长江口及邻近海域部分主题的环境数据进行了时空分析,研究分析了悬浮体、营养盐、长江入河口水沙等主题的时空分布规律;探讨了时空多维数据的共享与发布技术,并基于WebGIS技术实现了长江口环境时空多维数据的共享与发布。
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1 |
李丙春,耿国华;数据仓库与数据挖掘在电信业中的应用[J];新疆大学学报(自然科学版);2002年03期 |
2 |
李盛恩;李翠平;王珊;朱玲;;一种基于XML的多维数据模型XML(H)[J];广西师范大学学报(自然科学版);2007年04期 |
3 |
王凌云;;基于多维数据库的MOLAP的聚集计算研究[J];中国西部科技;2006年28期 |
4 |
张勇;翟世奎;;利用GIS和多维数据库技术实现长江口海域环境时空数据分析[J];海洋地质与第四纪地质;2009年02期 |
5 |
季民;靳奉祥;李婷;赵相伟;;海洋多维数据仓库构建研究[J];海洋学报(中文版);2009年06期 |
6 |
李学俊;;多维数据分析(MOLAP)及其数据存储技术[J];民营科技;2008年03期 |
7 |
李建中;多存储部件上多维区域查询优化的条件[J];黑龙江大学自然科学学报;1989年03期 |
8 |
方南晖,朱斌,张为;多维数据库分析系统在南航财务分析中的应用[J];暨南大学学报(自然科学与医学版);2001年05期 |
9 |
贺杰;郭慧;;基于SQL Server分析服务构建数据挖掘方案的研究[J];广西科学院学报;2006年04期 |
10 |
李发军;;Oracle数据仓库中的OLAP及ODM技术分析[J];科协论坛(下半月);2007年10期 |
11 |
彭敏,曹加恒,揭志忠,刘茂福,刘娟;多维数据库检索查询的新机制[J];武汉大学学报(理学版);2001年03期 |
12 |
虞文进,谢敦礼;运用数据挖掘技术提高烟草企业信息管理水平[J];运筹与管理;2002年04期 |
13 |
段斌华;广州开发区决策支持信息系统建设[J];广东科技;2003年04期 |
14 |
靳志宏;徐奇;兰辉;;集装箱多式联运的多维数据分析与数据挖掘[J];集美大学学报(自然科学版);2011年04期 |
15 |
安志勇,庞永峰,胡彧;基于OLAP技术的税务稽查系统[J];科技情报开发与经济;2003年12期 |
16 |
吴勇军;范敏;靳光明;甘路明;;基于数据挖掘的投资决策支持系统研究与开发[J];科技资讯;2006年30期 |
17 |
吉根林;联机分析处理(OLAP)技术研究[J];南京师大学报(自然科学版);1999年04期 |
18 |
瞿斌,王战军;联机分析处理技术在研究生教育评估中的应用[J];科学学研究;2003年06期 |
19 |
崔南方;刘英姿;詹蓉;;基于数据仓库技术面向电信服务企业的决策支持系统[J];科技进步与对策;2003年11期 |
20 |
孔珏;李志蜀;杨正海;;数据仓库技术在GSM网络预警系统中的应用[J];成都信息工程学院学报;2005年06期 |
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