生物量测量系统设计.docx

水域生物量测量系统的设计摘要湖区经济的发展和水域环境的污染是对矛盾，近年来,伴随受污染湖泊的治理得到普遍重视,对水域生态系统的生物成分进行定量的监测能为治理提供科学的数据支持，根据泰森多边形的原理和算法实现,可以在计算水域任一等深面平均生物量中的应用，泰森多边形是一种有效的由点到面的内插方法,在基于抽样观测的资源与环境研究中有其独特的作用。关键词泰森多边形内插生物量等深面在地理信息系统（GIS)中,由于人力和物力等种种限制,其源数据不可能包罗万象,面面俱到。所以,由已知观测点数据经内插得到未知点数据是一种常用的方法。由离散高程点内插数字高程模型比较常见,而由离散观测点数据(大多是非几何数据)内插泰森多边形也可以有更广泛的应用，如环境监测，气象观测，城市公共设施规划等。一泰森多边形原理Voronoi结构的概念是由俄国数学家M.G.Voronoi于1908年发现并以他的名字命名的。它实质是一种在自然界中宏观和微观实体以距离相互作用的普遍结构，具有广泛的应用范围。荷兰气候学家A·H·Thiessen提出了一种根据离散分布的气象站的降雨量来计算平均降雨量的方法，即将所有相邻气象站连成三角形，作这些三角形各边的垂直平分线，于是每个气象站周围的若干垂直平分线便围成一个多边形。用这个多边形内所包含的一个唯一气象站的降雨强度来表示这个多边形区域内的降雨强度，并称这个多边形为泰森多边形。确定一个由采样点组成的X,Y坐标数组,未知点的最佳值由最邻近的采样点决定。这种概念对使用环境或气象数据的人们来说特别容易理解,当缺少当地环境监测或气象观测数据时,就用最邻近布设的观测点数据来代替。从Voronoi结构所脱胎的计算几何来看，V图是对平面n个离散点而言的，它把平面分为几个区，每一个区包括一个点，该点所在的区是到该点距离最近点的集合建立泰森多边形算法的关键是对离散数据点合理地连成三角网，即构建Delaunay三角网。而建立三角网的内插算法则是极为关键的一步基于散点建立数字地面模型，常采用在d维的欧几里得空间Ed中构造Delaunay三角形网的通用算法—逐点插入算法，具体算法过程如下：1、遍历所有散点，求出点集的包容盒，得到作为点集凸壳的初始三角形并放入三角形链表。2、将点集中的散点依次插入，在三角形链表中找出其外接圆包含插入点的三角形（称为该点的影响三角形），删除影响三角形的公共边，将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来，从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入。3、根据优化准则对局部新形成的三角形进行优化（如互换对角线等）。将形成的三角形放入Delaunay三角形链表。4、循环执行上述第2步，直到所有散点插入完毕。上述基于散点的构网算法理论严密、唯一性好，网格满足空圆特性，较为理想。由其逐点插入的构网过程可知，在完成构网后，增加新点时，无需对所有的点进行重新构网，只需对新点的影响三角形范围进行局部联网，且局部联网的方法简单易行。同样，点的删除、移动也可快速动态地进行。但在实际应用当中，这种构网算法不易引入地面的地性线和特征线，当点集较大时构网速度也较慢，如果点集范围是非凸区域或者存在内环，则会产生非法三角形。为了克服基于散点构网算法的上述缺点，特别是为了提高算法效率，可以对网格中三角形的空圆特性稍加放松，亦即采用基于边的构网方法，其算法简述如下：1、根据已有的地性线和特征线，形成控制边链表。2、以控制边链表中一线段为基边，从点集中找出同该基边两端点距离和最小的点，以该点为顶点，以该基边为边，向外扩展一个三角形（仅满足空椭圆特性）并放入三角形链表。3、按照上述第2步，对控制边链表所有的线段进行循环，分别向外扩展。4、依次将新形成的三角形的边作为基边，形成新的控制边链表，按照上述第2步，对控制边链表所有的线段进行循环，再次向外扩展，直到所有三角形不能再向外扩展为止。三角网插值器是一种严密的插值器，它的工作路线与手工绘制等值线相近。这种方法是通过在数据点之间连线以建立起若干个三角形来工作的。原始数据点的连结方法是这样：所有三角形的边都不能与另外的三角形相交。其结果构成了一张覆盖格网范围的，由三角形拼接起来的网。每一个三角形定义了一个覆盖该三角形内格网结点的面。三角形的倾斜和标高由定义这个三角形的三个原始数据点确定。给定三角形内的全部结点都要受到该三角形的表面的限制。因为原始数据点被用来定义各个三角形，所以你的数据是很受到尊重的。自然邻点插值法(NaturalNeighbor)是Surfer7.0才有的网格化新方法。自然邻点插值法广泛应用于一些研究领域中。其基本原理是对于一组泰森(Thiessen)多边形,当在数据集中加入一个新的数据点(目标)时,就会修改这些泰森多边形,而使用邻点的权重平均值将决定待插点的权重,待插点的权重和目标泰森多边形成比例.