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目前,在我国的内陆水环境监测与管理方面,人们可以选择的数据源越来越丰富,既有宏观的空间遥感数据,也有地面监测站点数据。但是,我们仍然面临着数据丰富与知识匮乏并存的现实,其中一个重要因为就是缺乏将地面监测、空间遥感监测、模型模拟、环境分析等多种手段和信息有机融合为一体的信息系统,无法真正实现天地一体化的水环境综合监测与管理,从而制约了决策的效率和效能。本文研究的数字水环境平台正是为解决上述问题而提出的,核心思想是围绕水环境的监测预报,为获取的空间和非空间的多元水环境数据提供高效处理、关联融合及发布的平台,协调不同尺度和跨学科水环境模型集成,实现水环境因子变化规律的定性、定量描述及可视化表达,为我国水环境综合监测与管理提供空间信息技术支撑。归纳起来,本论文的主要贡献在于:
(1)针对水环境遥感技术手段,建立了国内首个可业务化运行的内陆水环境遥感监测系统WATERS。设计了基于经验、半经验和分析模型混合的模型群及其自适应选择策略,具有广泛的区域适用性；提出面向遥感器的自动化数据处理流程,解决了数据处理过程中的数据不确定性因素,以满足水环境连续监测的时效性要求；提出针对不同对象的应用模式,兼顾水质参数反演精度、操作模式的简化以及数据的大批量处理,根据不同层次的使用者及应用目标,找到兼顾精度与效率的理想平衡点；
(2)针对多元异构水环境数据,建立数字水环境数据模型。通过不同属性粒度的重组和继承实现了数据节点的自描述和松耦合,整体上实现了多元异构水环境数据资源整合的目的,满足了水环境监测、模型模拟、综合管理等业务应用的要求。数字水环境数据模型所建立的多元、异构数据的适配器,为观测数据→信息提取→知识转化提供了平滑的数据服务；
(3)考虑水环境监测与管理的行业特点,建立了数字水环境平台体系结构。充分结合行业应用特点,从多视图的角度给出了应用体系结构、视图体系结构(功能视图、流程视图、数据视图、接口视图、技术视图)、业务场景体系结构的上下文语义及构造规则集,弥补了国内目前专业应用的大型空间信息系统领域在系统体系结构研究方面的不足,为构建稳定成熟的、可持续演化的数字水环境平台奠定了理论与技术基础。