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  • 简介:针对高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,高沿线非空间数据以事件表的形式存储,由此实现高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。

  • 标签: 线性参照系统 沉降监测 数据集成 空间数据库 可视化
  • 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,并提出了辽宁省高气象服务的发展方向。

  • 标签: 不良气象条件 高铁气象服务 发展趋势
  • 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.

  • 标签: 灰色模型 GM(1 1) 沉降预测