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該成果獲2018年度國家科學(xué)技術(shù)獎科技進步類二等獎。創(chuàng)立了多模式公交網(wǎng)絡(luò)供需辨識與協(xié)問設(shè)計技術(shù)，研發(fā)了多模式公交網(wǎng)絡(luò)協(xié)同仿與與效能評估技術(shù)、多模式公交系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制技術(shù)及面向多模式公交網(wǎng)絡(luò)的智能版務(wù)技術(shù)與平臺，大幅提升了多模式公交運行信總化管理水平和公眾出行服務(wù)能力，項目攻克了城市多模式公交網(wǎng)絡(luò)協(xié)同設(shè)計與智能服務(wù)的核心理論與關(guān)鍵技術(shù)，解決了當(dāng)前城市公交系統(tǒng)缺乏協(xié)同、效率低下的問題，實現(xiàn)了城市多模式公交網(wǎng)絡(luò)協(xié)同設(shè)計、綜合評佔、協(xié)調(diào)控制與智能服務(wù)的技術(shù)突破.成果在京津翼、長三角、長江經(jīng)濟帶等重點城市的工程項目中得到推廣應(yīng)用，全面提升了應(yīng)用城市公交系統(tǒng)的整體效 能，有力支撐公交都市國家戰(zhàn)略的實施，經(jīng)濟社會效益顯著。

  陸地生態(tài)系統(tǒng)是全球陸地碳循環(huán)過程中重要的碳匯，同時，由于氣候干旱、城市擴張等因子的擾動作用，陸地生態(tài)系統(tǒng)可釋放大量二氧化碳，而成為碳源。作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的指示因子，陸地NPP不僅反映了植被的光合生產(chǎn)能力，而且直接反映了生態(tài)過程（如碳源/匯）。全球陸地NPP的時空變化和影響機制具有較大的不確定性，是科學(xué)界爭論的一個重要焦點。對城市用地擴張和氣候驅(qū)動因子二者的陸地NPP響應(yīng)進行單獨分析的研究成果已有很多，但綜合探討城市擴張因子和氣候驅(qū)動因子對陸地NPP變化的影響和相對貢獻的研究較少，尤其是在全球尺度上的分析目前仍然處于空白。本研究利用30米分辨率的GlobeLand30數(shù)據(jù)分析了2000-2010年全球城市用地時空動態(tài)，同時結(jié)合MODIS的NPP產(chǎn)品（MOD17A3）、CASA模型和LPJ-Hydrology模型計算陸地NPP的時空分布，進而全面探討過去十年間全球城市用地擴張和氣候驅(qū)動因子對陸地NPP的影響。研究發(fā)現(xiàn)，2000-2010年全球城市用地擴張導(dǎo)致陸地NPP呈現(xiàn)減少的趨勢（22.4 TgC year-1），這抵消了由氣候驅(qū)動因子導(dǎo)致的NPP增加部分的30%。本研究分析了全球城市用地擴張和氣候驅(qū)動因子對同期陸地NPP變化的影響和相對貢獻，研究成果對于理解全球陸地NPP變化的復(fù)雜機制具有重要意義。

本發(fā)明公開了一種城市軌道交通層級救援站多目標(biāo)選址方法，該方法通過構(gòu)建救援站網(wǎng)絡(luò)?脆弱性評價?脆弱度分級?確定覆蓋度函數(shù)?建立適用于城市軌道交通層級救援站規(guī)劃決策的多目標(biāo)選址模型?算法設(shè)計，從經(jīng)濟性、高效性、覆蓋全面性三方面出發(fā)，提升救援站選址方法的準(zhǔn)確性和合理性，最終實現(xiàn)快速救援響應(yīng)、高效物資供應(yīng)，不僅能有效降低救援網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)維護成本，同時能保證突發(fā)事件的高效及時救援，可為軌道交通企業(yè)提供具有不同決策偏好的選址決策方案，滿足實際選址工作的需要。

本發(fā)明公開了一種故障環(huán)境下城市軌道交通列車的輔助定位系統(tǒng)，包括RFID信息標(biāo)簽?zāi)K、RFID閱讀器、紅外發(fā)射器及紅外傳感器，通過使用RFID技術(shù)進行行駛區(qū)間內(nèi)的車輛多重定位，不僅能夠在列車行駛時檢測到列車的位置信息、推算出行駛的速度、車輛行駛方向，還可以在列車通過后推算出列車行駛加速度，較為準(zhǔn)確的評判出列車的動態(tài)運行狀態(tài)，保證線路運輸安全，實現(xiàn)列車安全間隔控制；同時采用紅外感應(yīng)技術(shù)和RFID技術(shù)共同完成停車定位操作，使列車在信號系統(tǒng)故障環(huán)境下能夠及時將信息傳給工作人員，降低信號系統(tǒng)故障帶來的影響和損失，使列車停車進站較為準(zhǔn)確，滿足軌道交通企業(yè)對定位設(shè)備布設(shè)的實際需求。

本發(fā)明公開了一種城市軌道交通區(qū)間乘客交通流狀態(tài)判別方法，通過計算區(qū)間乘客交通流狀態(tài)判別參數(shù)??區(qū)間斷面滿載率，通過區(qū)間乘客交通流狀態(tài)參數(shù)的時間序列構(gòu)建，構(gòu)造狀態(tài)參數(shù)有序樣本序列，以最優(yōu)分割聚類法進行類別劃分，保證了樣本的時序性與狀態(tài)的連續(xù)性,將參數(shù)樣本相近的統(tǒng)計時段歸為一類，提出目標(biāo)線路區(qū)間乘客交通流狀態(tài)劃分方案,并依據(jù)參數(shù)閾值進行區(qū)間乘客交通流狀態(tài)類別判定，準(zhǔn)確判別乘客交通流狀態(tài)，有利決策者及時準(zhǔn)確地掌握客流運行狀態(tài)及其客流變化規(guī)律，為日常調(diào)度和工作做好準(zhǔn)備。

本城市電網(wǎng)規(guī)劃輔助決策軟件是在地理信息系統(tǒng)平臺上開發(fā)的，含有城市電力空間負(fù)荷預(yù)測、變電站規(guī)劃、高壓配電網(wǎng)規(guī)劃和中壓配電網(wǎng)規(guī)劃等功能模塊。該軟件根據(jù)城市發(fā)展規(guī)劃和電力負(fù)荷發(fā)展的實際情況，采用了先進的優(yōu)化算法，規(guī)劃結(jié)果比傳統(tǒng)的僅依靠工程師經(jīng)驗進行規(guī)劃的方案更科學(xué)、更符合城市電網(wǎng)依賴地理條件的特點。 該軟件功能全面，能夠進行城市電網(wǎng)的單階段規(guī)劃和多階段規(guī)劃，能同時對新城區(qū)和老城區(qū)進行電網(wǎng)規(guī)劃，規(guī)劃的新建變電站選址無需提供預(yù)選的變電站站址，并且可以處理已有變電站的擴容問題。 在該軟件中，強大的地理信息系統(tǒng)管理著城市電網(wǎng)規(guī)劃所需的地理信息數(shù)據(jù)，有效地解決了傳統(tǒng)規(guī)劃方式中路徑、空間負(fù)荷分布等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)不精確的問題，提高了規(guī)劃方案的準(zhǔn)確度，具有輸入方便、界面友好、報表美觀等優(yōu)點，能分層顯示各類數(shù)據(jù)（包括不同規(guī)劃階段的空間負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)和規(guī)劃方案），規(guī)劃結(jié)果能同時以圖形和報表給出，大大減輕了規(guī)劃人員的勞動強度，提高了撰寫規(guī)劃報告的效率，為城市電網(wǎng)規(guī)劃提供了可靠的決策依據(jù)。

隨著我國社會經(jīng)濟發(fā)展和人民生活水平的提高，城市居民對重塑慢行系統(tǒng)、提升城市空間品質(zhì)提出了更高的要求。共享單車作為一種便捷、高效、綠色的新型出行方式，是解決城市短距離出行和"最后一公里"難題的重要工具。本文以一種新的視角，應(yīng)用共享單車騎行軌跡數(shù)據(jù)從騎行行為角度對騎行環(huán)境進行研究。以龍崗區(qū)為例，首先對街道騎行行為的時空間分布特征進行了研究，發(fā)現(xiàn)騎行行為在時間上主要集中在早晚高峰時段，在空間分布上主要集中在地鐵和公交的接駁站點和龍

機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準(zhǔn)、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機載LiDAR點云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點云語義分割、點云影像配準(zhǔn)、實景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機交互等功能模塊，實現(xiàn)高效率、（半）自動的城市實體三維模型重建，具備全自動大測區(qū)城市建模、半自動城市高精度精細實體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動化程度，推進實景三維中國建設(shè)進程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動建模模塊由點云影像自動配準(zhǔn)、實景三維模型重建、點云濾波、點云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實景三維模型、建筑物L(fēng)oD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機交互進行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問題： LiDAR點云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題，點云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實景三維模型重建自動化程度低，低精度自動結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國外軟件，國產(chǎn)化難。 先進性： 當(dāng)前，國內(nèi)90%以上地形級實景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進行三維重建，而城市級實景三維模型則重度依賴全人工手動勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對性不強而效率低下。 機載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動化程度城市級實景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點云約束的多視影像密集匹配策略實現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實現(xiàn)高質(zhì)量實景三維模型重建；采取地面點濾波、非地面點地物分類、目標(biāo)地物單體實例分割遞進式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達標(biāo)的自動模型可復(fù)用，三維點云端、二維影像端可獨立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動編輯模式。 獨占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點云分類、建筑物實例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準(zhǔn)后多視影像對模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實色彩點云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點云約束下生成高精度密集匹配點云構(gòu)造高質(zhì)量實景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡化抽象得到建筑物L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級實景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運行，已階段性實現(xiàn)國產(chǎn)化。

本發(fā)明涉及城市設(shè)計規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計中識別城市風(fēng)貌要素，通過建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫、理論分析、實驗數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實際校正等手段，精準(zhǔn)識別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。 一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、成果簡介 本發(fā)明涉及城市設(shè)計規(guī)劃，提供在城市規(guī)劃設(shè)計中識別城市風(fēng)貌要素，通過建立城市在地建筑風(fēng)貌案例庫、理論分析、實驗數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)公式分析、實際校正等手段，精準(zhǔn)識別城市風(fēng)貌要素的權(quán)重關(guān)系。依靠要素分類簇群的數(shù)值為基準(zhǔn)，動態(tài)平衡城市風(fēng)貌控制區(qū)內(nèi)的各類風(fēng)貌要素的控制比例，科學(xué)系統(tǒng)地指導(dǎo)城市風(fēng)貌規(guī)劃設(shè)計和保護的一種基于VR結(jié)合眼動跟蹤的城市風(fēng)貌特征識別的方法。 在當(dāng)前大力宣揚城市特色文化的背景下，為了突出地域風(fēng)貌特色，許多城市常將具有一定城市地域文化代表性的舊城或歷史街區(qū)進行整治和修復(fù)，城市風(fēng)貌識別是開展城市風(fēng)貌保護及塑造工作的重要基礎(chǔ)。這是利用數(shù)字技術(shù)來感知、認(rèn)知城市，進而科學(xué)精細化挖掘和智慧化發(fā)展城市風(fēng)貌的新方法，該技術(shù)用于城市風(fēng)貌特征要素分區(qū)和精細化識別、監(jiān)控和提升，為城市風(fēng)貌規(guī)劃管理提供科學(xué)系統(tǒng)的指導(dǎo)建議。