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基于4D模式的造价精益管控系统的开发及应用随着社会的不断发展，建设工程项目的复杂性和投资规模不断增加，项目的造价管理成为了一个关键的挑战。
在这样的背景下，如何有效地进行工程造价管理变得尤为重要。
本文将探讨基于4D模式的造价精益管控系统的开发及应用。
一、 4D模式的概念4D模式是指在3D建模的基础上，对时间进行了加入的一种模式。
它将时间轴纳入到建筑结构的三维模型之中，使得工程的进度计划和施工过程能够直观地呈现出来。
通过4D 模式，我们可以清晰地了解工程项目的施工过程，而这也为精细的造价管控提供了更为有效的手段。
1. 数据采集在构建基于4D模式的造价精益管控系统之前，我们首先需要进行大量的数据采集工作。
这些数据包括施工过程中的各种材料、人工、机械以及其他资源的使用情况，以及施工进度、质量等信息。
为了有效地采集这些数据，我们可以借助现代化的信息技术手段，如传感器、互联网等，将各种数据进行精确地采集和记录。
2. 数据整合与分析采集到的大量数据需要进行整合与分析，以便为造价精益管控系统的开发提供参考。
通过对数据的整合与分析，我们可以深入了解工程项目的施工过程，找出其中的关键节点和影响成本的因素。
这些分析结果将为后续的系统开发提供重要的依据和支持。
3. 系统开发与集成在数据采集和分析的基础上，我们可以进行基于4D模式的造价精益管控系统的开发。
这样的系统需要具备数据采集、存储、处理和分析的能力，同时还需要提供直观的可视化界面，以呈现工程项目的进度和成本情况。
为了使得系统更加完善和实用，我们还可以将其与BIM技术、成本管理软件等进行集成，使得系统能够更好地满足工程项目的精细化管理需求。
1. 施工进度控制通过基于4D模式的造价精益管控系统，我们可以实时地监控施工进度，及时发现和解决施工进度延误或者其他问题。
系统可以通过展示建筑模型在各个时间点的状态，结合实际的施工进度情况，为工程管理者提供准确的施工进度情况，使得他们能够更好地进行施工进度的控制和调度。
数字孪生嫩江防洪“四预”应用研究一、研究背景随着全球气候变化和极端天气事件的频繁发生，洪水灾害对人类社会的影响日益严重。
嫩江流域作为中国东北地区的重要河流，其洪水灾害对周边地区的生态环境、经济发展和社会稳定造成了严重影响。
为了提高嫩江流域防洪能力，减轻洪水灾害对人民生命财产的损失，本研究以数字孪生技术为基础，对嫩江防洪“四预”应用进行深入研究。
数字孪生是一种将现实世界与虚拟世界相结合的技术，通过构建物理实体的数字模型，实现对现实世界的模拟、分析和优化。
在防洪领域，数字孪生技术可以为决策者提供实时、准确的洪水预警信息，帮助制定有效的防洪措施。
嫩江防洪“四预”即预报、预警、预防和应急响应，是嫩江流域防洪工作的重要组成部分。
本研究旨在探讨如何利用数字孪生技术提高嫩江防洪“四预”的应用效果，为嫩江流域的防洪工作提供科学依据和技术支持。
1. 嫩江流域的防洪形势和挑战嫩江位于中国东北地区，是黑龙江省最大的河流，发源于大兴安岭，流经黑龙江省和内蒙古自治区，最终注入松花江。
嫩江流域地势复杂，河道蜿蜒曲折，水流湍急。
嫩江流域还受到气候变化、人类活动等多种因素的影响，导致防洪形势严峻。
嫩江流域面临着严重的洪水威胁，由于气候变化导致的极端天气事件频发，嫩江流域的降雨量逐年增加，河水流量不断攀升。
嫩江流域的人口密度较高，城市化进程加快，城市排水系统建设和管理水平相对较低，容易引发城市内涝。
嫩江流域的农业生产对水资源的需求较大，农田灌溉用水也可能导致河水水位上涨。
为了应对嫩江流域的防洪挑战，各级政府和相关部门采取了一系列措施。
加强对嫩江流域的监测预警能力，提高预测准确性和及时性。
加强嫩江流域的水土保持工作，减少人为因素对河流生态环境的影响。
加大对嫩江流域基础设施建设的投入，提高城市排水系统的抗洪能力。
加强嫩江流域的科学研究和技术创新，探索新的防洪技术和方法。
尽管已经取得了一定的成果，嫩江流域的防洪形势仍然严峻。
需要进一步加强嫩江流域的防洪工作，提高防洪能力和应对极端气候事件的能力，确保人民群众的生命财产安全。
湿地智慧化大数据综合管理平台建设方案
湿地智慧化大数据综合管理平台建设方案是为了实现湿地资源的合理利用和保护，提升湿地管理效率和水质环境监测能力而设计的。
以下是该方案的主要内容：
1. 湿地大数据采集与存储：通过安装传感器网络和遥感技术，实时监测湿地的环境参数，包括水质、温度、湿度等信息。
将采集到的数据传输到云平台并进行存储，确保数据的安全性和可靠性。
2. 数据处理与分析：利用大数据处理技术，对湿地环境数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。
通过建立数据模型，可以进行湿地生态系统变化预测、湿地风险评估等分析。
3. 可视化展示与决策支持：通过数据可视化技术，将处理后的数据以图表、地图等形式展示在平台上，为管理者提供直观的数据分析结果。
同时还可以根据数据分析结果提
供决策支持，辅助管理者进行湿地资源管理和环境保护决策。
4. 智能化管理与系统优化：结合和物联网技术，实现湿地管理的智能化。
例如，利用算法优化湿地水质监测方案，通过智能设备实现自动化的数据采集和处理。
5. 数据共享与合作：建立湿地大数据共享平台，与相关部门和研究机构合作，共享湿地管理和环境保护方面的数据资源。
通过数据共享和合作，促进湿地管理工作的合作与协作，提高管理效率。
通过搭建湿地智慧化大数据综合管理平台，可以实现湿地管理的精细化和智能化，提高湿地资源管理的效率和准确性。
同时，也可以为湿地保护工作提供科学依据和决策支持，促进湿地保护与可持续发展的平衡。
大数据在测绘地理信息中的应用分析摘要：近年来,我国信息技术高速发展,将大数据技术应用在测绘地理信息中,具有极其重要的现实意义。
大数据时代，社会各个行业的变革创新面临着诸多机遇，测绘行业也是如此。
通过合理应用大数据技术，能够提高测绘工作效率，确保测绘地理信息既完整又真实，让所有工作正常开展，促进行业发展。
关键词：大数据；测绘地理信息；应用分析1测绘地理信息技术的概述测绘地理信息技术由GPS（全球定位系统）、RS（遥感系统）、GIS（地理信息系统）组成，又被称为“3S”技术。
该技术的基本工作原理是借助相应的测量仪器设备、硬件及软件程序，完成数据采集与分析。
在测绘地理信息技术中，GPS的优势体现在实时性、可靠性、精确性等方面，能收集空间资源。
利用卫星，能对地形图中的控制点准确测量，从而实现精确定位的目的，给国土空间规划地形图的编制提供实用的方法。
RS的优势在于数据收集的及时性、绘制的快速性、探测的范围性。
当与被测目标距离比较远，并且无法接触时，通过RS系统，能够完成测量、分析和判断，并对遥感影像实时传输。
RS技术现已成为国土空间规划数据信息获取与更新方面不可或缺的技术之一。
用RS处理数据后，能生成4D产品，可用于专题图的规划，而借助RS系统采集到的数据，能对国土空间进行动态监测掌握土地利用情况，为环境监测提供数据支撑。
GIS的优势体现在功能性上，包括输入、存储、查询、分析等功能。
为最大限度发挥出GIS系统的作用，需要将之与土地规划模型及相关算法结合应用，由此可为国土规划部门的相关决策提供参考依据。
随着测绘领域发展速度的不断加快，使得测绘地理信息技术的数据采集与处理能力显著提升，无人机、雷达的加入进一步提高了技术水平，为该技术在国土空间规划中的应用奠定坚实基础。
2大数据技术在测绘地理信息中应用的意义2.1有利于加强工作能力在大数据时代下，开测绘地理信息工作需要有测绘地理信息部门，而且有充足的优秀的专业人才，使信息数据处理既准确又有效。
三维城市地理信息可视化服务系统的设计与实现摘要：随着城市信息化进程的加快及数字城市建设的推进，人们的工作方式、生活方式、消费方式、文化方式和人际交流方式正在发生深刻变革，人们的各种活动都与城市空间信息密切相关，传统的二维服务平台已不再满足人们对空间信息化服务的需求，同时，三维平台凭借良好的直观展示效果和精细化模型体现，正在成为可视化平台的主流，信息技术已经成为人们生活的一部分，幵且应用在各个领域，为人类的发展做出了重要的贡献。
三维城市地理信息技术在智慧城市中有重要的作用，根据地理信息系统方便对城市规划进行建设，能全面实现智慧城市的建设，仍而推动信息技术的収展，现代地理信息技术在逐渐得到宋善，在智慧城市中的应用越来越普及。
关键词：三维城市地理信息;可视化服务;设计与实现引言三维城市地理信息可视化服务系统是一个建立在分布式数据管理与集成基础上的“一站式”空间信息服务平台，本文基于数字城市空间框架，通过对各类测绘成果数据进行管理、展示、应用，形成了三维城市地理信息可视化服务系统，研究了可视化服务系统的架构特点。
结果表明，三维城市地理信息可视化服务系统是建立面向公众、政府、行业、企业及社区的公共信息服务平台、信息应用系统的重要组成部分，能够为提高城市可持续发展以及规划、建设、管理和服务水平提供借鉴和参考作用。
1三维城市地理信息可视化服务系统技术特点系统由数据处理工具、服务端、客户端3部分组成。
其技术特点如下:1.1提供了海量4D数据(DEM、DOM、DLG、DＲG)、地名数据、三维模型数据的前期处理与管理、三维可视化表现、空间查询与分析、数据发布的完整解决方案;1.2多源、多比例尺4D数据、地名、三维模型一体化管理与共享发布;1.3基于服务的架构，提供GeoGlobe瓦片数据、空间数据查询、栅格数据分析、WMS与WFS服务;1.4支持分布式服务部署;1.5支持直接发布已有的基于GeoStar和ArcGISSDE的数据集;1.6提供数据制作、管理、服务器配置集成工具，方便用户制作、部署及维护;1.7提供全球三维表现的GeoGlobe客户端和基于WEB浏览器的客户端。
UE技术在湖南数字孪生流域电子沙盘中的应用摘要：湖南数字孪生流域电子沙盘基于UE引擎结合GIS数据、水利工程BIM 模型、倾斜摄影数据、水情预报数据、天气数据打造适用数字孪生流域场景搭建和作战指挥平台。
本文对平台定位、总体架构、技术路线、模块功能进行详细介绍。
利用UE引擎高质量数据映射技术和物体仿真技术模拟对流域防洪、水资源调度、防旱、重点工程管理等业务进行开发，从而提高水利厅对湖南流域管控和调度能力。
关键词：UE、数字孪生、电子沙盘、模拟仿真Abstract：Hunan Digital Twin Basin electronic sand table is based on UE engine, combined with GIS data, hydraulic engineering BIM model, tilt photography data, water situation forecast data and weather data to build applicable digital twin basin scene construction and combat command platform. This paper introduces the platform positioning, overall architecture, technical route and module function in detail. UE engine high-quality data mapping technology and object simulation technology are used to simulate the development of flood control, water resources scheduling, drought prevention, key project management and other services in the basin, so as to improve the management and control ability of the Water resources Department in Hunan Basin.Keywords：Digital twin; BIM; Flood control and drought relief; Microservices; Data base引言“十四五”时期，是开启全面建设社会主义现代化国家新征程，准确把握新发展阶段、深入贯彻新发展理念的重要阶段，也是推动新阶段水利高质量发展的关键时期。
WRF中尺度天气预报模式简介ARW模式系统简介一.概述1997年美国国家大气研究中心(NCAR)中小尺度气象处(MMM)、国家环境预报中心(NCEP)的环境模拟中心(EMC)、预报系统试验室的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合发起新一代高分辨率中尺度天气研究预报模式WRF(WeatherReearchForecat)开发计划,拟重点解决分辨率为1〜10Km、时效为60h以内的有限区域天气预报和模拟问题。
该计划由美国国家自然科学基金会(NSF)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同支持,1998年已形成共同开发的标准,2000年2 月被确定为实现美国天气研究计划(USWRP)主要目标而制定的研究实施计划之一。
现在,这项计划吸引了许多其它研究部门及大学的科学家共同参与。
WRF在发展过程中由于科研与业务的不同需求，形成了两个不同的版本,一个是在NCAR的MM5模式基础上发展的ARW(AdvancedReearchWRF),另一个是在NCEP的Eta模式上发展而来的NMM(NonhydrotaticMeocaleModel)[1、2]。
ARW 作为一个公共模式，由NCAR 负责维护和技术支持,免费对外发布。
第一版发布于2000年11月30 日，随后在2001年5月8日发布了 1.1版。
2001年11月6日，很快进行了模式的第三次发布,只是改了两个错误,没有很大的改动,因此版本号定为1.1.1。
直到2002年4月24日，才正式第四次发布,版本号为1.2。
同样,在稍微修改一些错误后,2002年5月22日第五次发布模式系统,版本号为1.2.1。
原定于2002年10月前后的第六次发布,直到2003年3月20才推出，版本号为1.3。
2003年11月21日进行了更新。
2004年5月21日推出了嵌套版本V2.0。
2004年6月3日进行了更新，至2006年1月30日为止最新版本为2.1.2［3］。
简述数据建模与可视化一、数据建模数据建模是指将现实世界中的数据转化为计算机可以处理的形式，以便于存储、管理和分析。
数据建模通常采用图形化的方式来表示数据之间的关系和属性，常用的工具有ER图和UML。
1. ER图ER图（Entity-Relationship Diagram）是一种用于描述实体间关系的图形化工具。
它由实体、属性和关系三部分组成。
实体表示现实世界中具有独立存在意义的对象，属性表示实体所具有的特征，关系表示不同实体之间的联系。
2. UMLUML（Unified Modeling Language）是一种面向对象建模语言，它可以用于对软件系统进行建模。
UML包括类图、时序图、活动图等多种类型，每种类型都有自己特定的语法和符号。
二、可视化可视化是指通过图形化方式来呈现数据或信息，以便于用户更好地理解和分析。
可视化工具通常包括表格、柱状图、折线图等多种类型。
1. 表格表格是最基本也是最常见的可视化工具之一。
它可以将大量数据以表格形式展示出来，并且可以根据需要进行排序、筛选等操作。
2. 柱状图柱状图是一种用于展示数据分布情况的图形化工具。
它通过不同长度的柱子来表示不同数据之间的大小关系，以便于用户进行比较和分析。
3. 折线图折线图是一种用于展示数据变化趋势的图形化工具。
它通过连接不同数据点来表示数据随时间或其他因素的变化情况，以便于用户进行趋势分析。
三、数据建模与可视化的关系数据建模和可视化是密切相关的。
在进行数据建模时，我们需要考虑如何将现实世界中的复杂数据转化为计算机可以处理的形式，并且需要考虑如何将这些数据呈现给用户。
而可视化则是将这些处理后的数据以图形化方式呈现给用户，以便于用户更好地理解和分析。
同时，好的可视化工具也可以帮助我们更好地进行数据建模。
例如，在使用ER图或UML进行建模时，我们可以使用相应的软件工具来绘制图形，并且可以通过调整颜色、样式等方式使得图形更加美观和易于理解。
总之，数据建模和可视化是相互依存、相互促进的关系。
随着气象数据来源途径的增加，数据量在快速增长，已经达到了超载的境地，如美国国家气象局（National Weather Service，NWS）可用的气象数据在未来的3-5年内成倍增长。
但是现有的工具很少可以处理、融合和解译如此大的数据量。
本文介绍NWS基于ENVI和IDL开发的4D气象数据可视化平台，此平台可以缓解数据量过大带来的压力。
1气象数据超载
在任何科学邻域，通过卫星和其他途径收集的数据量是庞大的，气象数据也不例外。
NOAA在2011年10月28日成功发射了一颗极地轨道卫星（NPOESS –美国环境卫星系统），继续增加气象数据来源途径。
相关人员开始担心气象预报员和他们的预报工具是否可以承载如此大的数据量，特别是在重大气象事件发生时。
为了更加有效的应用，NWS开发了4D气象数据集（4D weather data cube）。
2 4D气象数据集
从国家气象局（NWS）到美国联邦航空局（Federal Aviation Administration，FAA）的政府机关正在进行一项研究，他们希望可以融合多种数据源从而建立一个集成的数据库。
希望可以加强基于网络的分布式气象信息的合作，并制定动态决策。
造成能见度障碍的一些因素（云、雨和雪等）和气象特征（对流、湍流、冰冻、降雪、云幕能见度、风速和风向等），将会在三维空间进行描述。
而时间作为第四维加入气象数据模型中，形成了4D气象数据集（如图1所示），可以使得原有的特征参数具有时间特性。
图1 4D气象数据集示意图
4D数据集将存放在服务器端，并通过面向服务架构的系统（SOA）分发出去。
这样，气象学专家可以对每个周期的数据进行判定，为美国联邦航空局（FAA）制定飞行路线提供支持。
3可视化需求
基于网络且可扩展的气象数据快速分析和可视化能力已经成为一种需求。
大多数情况下，行业应用人员和其他一些最终用户，并不具有较丰富的专业知识，使得他们对于数据类信息不能全面了解和吸收，而可视化的结果将会为用户提供最直接的图形信息，并且允许最终用户从多样化的数据源中发现、使用、关联并进行可视化展示信息。
气象数据（来自卫星、地面观测、高空观测等）和气象模型将会融合在4D气象数据集中（如图2所示），利用可视化功能对预测结果进行可视化输出，将最大程度的提升数据价值。
图2 气象数据和气象模型融合在4D数据集中
4数据可视化流程
数据可视化遵循的流程（见图3）如下：
1)将来自多种数据源的环境信息导入气象数据集；
2)从众多来源（包含航空和卫星图像）收集的实时气象数据进行更新融合，并导
入气象预测模型中；
3)用户通过软件工具表达他们的可视化请求，输入感兴趣区域、时间和大气参
数；
4)收到用户请求后，软件工具从气象数据集中检索出所需信息，并在用户屏幕上
进行可视化输出。
图3 数据可视化流程
5 4D气象数据可视化平台
基于ENVI和IDL开发的4D气象数据可视化平台（Weather Workbench，WxWb）。
使用ENVI软件全套图像处理和分析工具搭建的简洁易用的用户界面。
如图4所示，点击ENVI主菜单Window下的Weather Workbench即可。
图4 WxWb启动菜单和界面
这个平台允许最终用户访问气象数据，比如网络上可用的预测数据和历史数据。
为了实现此功能，WxWb中应用了如下几种数据连接方式：
•嵌入式的Google Earth TM/Google Map TM显示；
• Web地图服务（WMS）：导入地理参考地图；
•定制URL来输出从NOAA网络数据库中获取的气象预测模型数据（Grid，netCDF）。
6 WxWb功能介绍
6.1 数据搜索服务
嵌入式Google Earth TM和Google Map TM使得用户可以使用Google大多数服务（全局显示、缩放、旋转）。
快速搜索工具（按钮Find）可以定位至特定城市或机场（如图5所示）。
图5 用户界面和Find工具
6.2 SOA数据流
WxWb支持面向服务架构（Service Oriented Architecture，SOA）的数据流。
气象预测数据可以从本地文件系统导入，也可以从NOAA的FTP服务器下载（如图6所示）。
图6 气象数据导入工具
6.3 软件应用
下面以两个实际应用介绍WxWb的主要功能。
6.3.1 恶劣天气分析
通过菜单“Scenario——Severe Weather”加载恶劣天气分析模块。
此模块包含天气分析基础功能（如下载气象文件、风速向量绘制、轮廓线叠加显示等）、三维等值面渲染、二维切片、传统制图以及动画展示等功能。
模块主界面如图7所示。
下面介绍下主要功能。
（1）三维等值面
三维等值面可以显示所有高程的气象属性（如相对湿度、温度、绝对涡度和风速等。
相对湿度显示为蓝色，如图8所示）。
用户可以对三维等值面进行缩放和旋转，可以穿越气象数据立方体。
用户选择的气象数据与区域地图或者高分辨率图像是相关联的。
（2）二维切片
用户可以从多源气象数据集中提取二维图像切片（如图9所示），并且可以利用滑块通过视场和（或）数据范围调整切片。
（3）传统制图
用户可以在气象产品（Weather Product）里根据需要对气象特征属性进行专题图制作和输出，包括降水量、相对湿度、举升指数和风级等（如图10所示）。
（4）动画展示
预报数据可以存储在MPEG文件中，用来动画展示（如图11所示）。
图7 恶劣天气分析模块主界面和功能展示
图8 三维等值面
图9 二维切片
图10 传统制图
图11 动画展示
6.3.2 航空路线设计
通过菜单“Scenario——Route Planning”加载航空路线设计模块。
用户可以从列表中选择起始机场，所绘制的路线是由活动的节点组成，点击节点可以显示此区域内一系列时期的气象数据（如图12所示）。
图12 航空路线设计模块
7 WxWb未来版本
➢支持JPIP协议，可以引入大数据量的图像
➢与其他SOA结合
➢提供可扩展层和应用程序接口
➢扩展与其他气象相关网站的WMS和WCS服务，融合实时数据和预报模型➢改进的图形显示特性：
•改进飞机穿过风暴时的可视化效果（例如驾驶舱视角）；
•增加测量和标注工具；
•输出显示结果/脚本化的工作流显示。
