离线评估

离线评估（共7篇）

离线评估 篇1

摘要：准确的湖泊-大气陆面过程方案对天气气候的模拟和预测十分重要。通过对内陆浅水湖泊太湖东部不同季节水生植物特征进行分析, 调整了NCAR湖泊子模型的消光系数、湍流扩散系数及粗糙度等参数;利用东太湖避风港1号观测平台2012年1、4、7、10月的观测数据驱动离线湖模式, 评估了NCAR湖泊子模型对不同季节感热通量、潜热通量、湖表温度及摩擦速度的模拟性能。结果表明, 参数调整后的NCAR湖泊子模型的模拟结果在4个季节都有了不同程度的改善, 其中感热通量模拟值与观测值的均方根误差由12.37 W·m-2减小到9.7 W·m-2, 潜热通量由50.19 W·m-2减小到31.48 W·m-2, 湖表温度由1.03℃减小到0.62℃, 摩擦速度由0.23 m·s-1到0.10 m·s-1。

关键词：太湖,NCAR湖泊子模型,消光系数,湖表粗糙长度

湖泊在调节区域气候、维持区域生态系统平衡和生物多样性等方面有重要作用。尤其是内陆湖泊, 对气候变化有敏锐的指示作用[1]。全球共有3.04亿个湖泊, 总面积达420×104km2, 约占地球表面的4%[2]。湖泊与陆地相比, 反照率低、热容量大, 加上流体特有的湍流扩散性质, 因此湖泊能够储存更多的太阳辐射, 湖泊的热缓冲作用对区域天气和气候有重要影响。同时湖水热传导性质和粗糙度的差异会直接导致湖-气交换与陆-气交换有明显差异。因此, 为准确预测天气和区域气候的变化, 在对湖泊地气交换进行模拟时, 需要考虑其特殊的下垫面性质与湖-气交换作用[3,4]。

湖泊对气候变化的响应同季节与其地理位置密切相关, 不结冰湖泊温度的日变化趋向于减小[5]。初冬和晚春时节, 在湖面蒸发强和强空气不稳定条件下, 中纬度湖泊下风区经常有风暴出现[6]。初夏, 中高纬地区的湖表温度比周围陆地低, 同时湖面粗糙度较陆地小, 导致湖-气通量交换小于陆-气通量交换。而低纬度地区则不受季节影响, 与陆地相比, 湖-气通量交换增加[7]。

作为陆面过程的重要组成部分, 以湖表的热量、水汽和动量通量作为下边界条件, 湖泊区域天气气候预测依赖于湖泊模型。目前, 国内外学者在湖泊的水动力、热力等方面开展了大量的科学研究, 并运用数值模拟方法取得了许多有意义的成果。而我国从1980年起才开始湖泊水动力学方面的数值模拟研究, 但国内的湖泊模型大部分是生态模型[8,9], 很少涉及湖泊的水热传输模拟, 仅孙菽芬等[10]、周从直等[11]运用一维涡度扩散模型对湖泊水温和蒸发率进行了计算。邓斌等[12]利用亚热带淡水湖太湖的涡度相关和水温数据评估了美国大气研究中心 (NCAR) 的湖泊子模型, 表明该模型可以再现太湖湖表温度、感热通量和潜热通量的日变化。但其研究区域位于太湖的北部和西部, 浮游植物特别是蓝藻较多。而太湖东部区域则以沉水植物为主, 同时湖中的物质组成又随着季节变化发生相当大的改变。蓝藻等对湖泊陆面过程的影响主要是湖泊表面的辐射平衡, 而当湖泊中沉水植物较多时, 湖表面由于风浪导致的表面粗糙度以及湖水中涡流扩散等能力的变化, 会导致湖泊陆面过程的计算有所不同。因此, 本项研究以东太湖为研究对象, 通过进一步调整NCAR湖泊子模型的参数, 提高NCAR湖泊子模型对东太湖不同季节湖-气交换的模拟性能及适用性, 从而为太湖区域天气预报、水环境管理等研究及业务服务工作提供理论依据。

1 方法

1.1 站点与数据

研究所用数据来源于太湖中尺度通量网[13,14]东太湖的避风港1号观测平台 (BFG1:120°24’01”E, 31°10’28”N) 。平台观测系统由三维超声风速仪和开路红外气体分析仪组成, 用来测量距湖面8.45 m高度处10 Hz的三维风速和大气中水汽、二氧化碳浓度, 动量通量、感热通量和潜热通量由一系列10 Hz的数据以半小时为间隔计算得到。用净辐射计测量太湖表面辐射平衡四分量即向下太阳短波辐射、向上短波辐射、向下长波辐射和向上长波辐射。安装自动气象站观测距湖面8.45 m高处的气温、相对湿度、风速及风向。用温度探测器测量湖深20、50、100、150 cm和底泥的温度。湖表温度则由湖表面发射的长波辐射通过斯蒂芬-波尔兹曼定律算得。研究所用数据时段为2012年1月、4月、7月、10月, 分别代表春夏秋冬4个季节, 并对观测数据进行质量控制, 剔除了部分异常值。

1.2 模式简介

NCAR湖泊子模型是由美国国家大气研究中心和劳伦斯伯克利国家实验室研发的。模式的核心结构可追溯到Hosteler等[15,16], Bonan[17]和Zeng[18]。它包括三个模块: (1) 用于通量估算的湖泊表面模块; (2) 湖体各垂直层次湖水温度计算的湖模块; (3) 计算水文组分的水文模块。

1.3 算例及参数设置

NCAR湖泊子模型中, 进入湖体的净短波辐射为 (1-β) k*。式中, k*为总短波辐射;β=1-e-zaη;za表示湖表层厚度, 根据太湖水深设为0.2 m;η为湖体消光系数。

湖体消光系数η直接影响进入湖体的净短波辐射量。η越大, 表明湖水透明度越低, 即越浑浊, 就会有更多的太阳辐射留在湖表层。避风港区域位于太湖东部, 湖内生长着繁茂的伊乐藻、苦草、微齿眼子菜、狐尾藻、荇菜、野菱、茭草、芦苇等沉水植物, 是太湖典型的草型湖湾, 水色澄清, 透明度高, 水质处于中度营养化水平, 光线可直射至湖底。而邓斌等[12]的研究区域梅梁湾, 悬浮物质含量高, 水质处于富营养化水平[19,20]。刘忠华等[21]的研究结果还表明, 春季太湖不同湖区η相差较大, 其中东太湖大部分地区η值相对较小, 均在5 m-1以下, 而太湖西部 (大浦口) η值基本上都在9 m-1以上。因此, 现参照已有研究结果, 对不同季节的η进行了调低处理, 具体设置见表1。

对湖泊能量分配起决定作用的参数还包括描述能量和动量交换过程物理属性的内部参数。Subin等[22]认为动量粗糙长度Z0m是摩擦速度的函数, 热量粗糙长度Z0h和水汽粗糙长度Z0q是相等的, 是Z0m的参数化结果。Wei Xiao等[23]用涡度相关方法得出了太湖不同站点湍流传输系数的比例关系, 从而能够换算出相应的粗糙度。Deng等[12]在梅梁湾区域设定的粗糙度参数分别为Z0h=1.9×10-6m, Z0m=3.3×10-4m, Z0q=3.9×10-8m。本项研究参照已有的研究成果, 重新设置东太湖避风港水域的粗糙度参数, 调整后的参数设置见表1。

设置DB和Tuned等2个算例, DB算例沿用Deng等[12]研究中的参数设置, Tuned算例采用新的参数设置 (表1) 。

2 结果与分析

利用BFG1观测平台2012年1、4、7、10月湖上平台风速、气温、湿度、降水及辐射观测数据驱动NCAR湖泊子模型, 考虑湖体沉水植物的影响, 采用新旧两组参数进行对比算例的模拟, 并用湖表温度、感热通量、潜热通量以及摩擦速度等进行离线模式的模拟评估, 模拟值与观测值的相关系数 (R) 、均方根误差 (RMSD) 和一致性系数 (I) 见表2、表3所示。

2012年4月 (春季) 的模拟效果见图1、图2。从图1 (a) 中可以看出, DB算例能够模拟出湖表温度的日变化, 但模拟值与观测值相比除存在明显的系统性偏低外, 温度日变化幅度也较观测结果偏大。而参数调整后, Tuned算例能够较好地模拟出湖表温度的逐小时变化和日变化特征, 比DB算例的模拟效果有很大提高, 其相关系数达到了0.98, 均方根误差由1.16降到了0.58, 一致性系数同时提高了0.03 (表3) 。这是由于η减小导致β减小, 导致白天更多的能量储存在湖体中, 夜间再释放到大气中, 使得湖表温度的夜间低值较DB算例有所增加;虽然β减小, 湖表吸收的短波辐射减少, 但因BFG区域水体清澈, 穿透到湖泊底部的太阳辐射可被湖底反射, 反射太阳辐射一部分被湖水吸收, 而另一部分返回到大气中, 结果是增加了湖表对太阳光的反照率, 使得湖表温度的白天高值略微降低。而由于湖表温度的改进, Tuned算例模拟的感热通量能很好的与观测值匹配[图1 (b) ], 解决了DB算例低估的问题, 其均方根误差也由13.72减少到了9.68 (表2) 。

参数调整后的Tuned算例对潜热通量的模拟也有了很大改进[图2 (a) ], 与DB算例的模拟结果相比, 均方根误差减小了21.6 (表2) 。而通过对动量粗糙度的调整, Tuned算例能够较好地模拟出摩擦速度的逐小时值和日变化特征, 比DB算例的模拟结果有了很大提高[图2 (b) ], 其均方根误差减小了0.13, 一致性系数也由0.63增加到了0.85 (表3) 。

2012年7月 (夏季) 的模拟效果见图3、图4。由图3 (a) 可知, Tuned算例的湖表温度模拟结果与观测值吻合较好, 尤其是第205~213天的模拟效果更好;与DB算例相比, 均方根误差减小了0.3, 一致性系数增加了0.02 (表3) 。感热通量的模拟也解决了DB算例低估的问题[图3 (b) ], 相关系数增加了0.36, 均方根误差减小了3.16, 一致性系数增加了0.12 (表2) 。与DB算例相比, 参数调整后的Tuned算例对潜热通量和摩擦速度的模拟结果也有了很大的改善 (图4) , 但第205~213天的模拟结果较观测值仍有一定程度的高估, 其中潜热通量的高估是由摩擦速度高估引起的。在摩擦速度计算方案中, 其大小与湖表2 m高度水平风速成正比, 而水平风速在这几天突增, 使得摩擦速度突增, 这说明计算摩擦速度的参数化方案有待改进。由于后面几天的高估, 潜热通量的相关系数由0.61减小到0.55, 但均方根误差减小了25.11, 一致性系数也提高了0.06 (表2) ;摩擦速度的相关系数提高了0.02, 均方根误差减小了0.15, 一致性提高了0.26 (表3) , 总体来说模拟结果有较大改善。

2012年10月 (秋季) 的模拟效果见图5和图6。从图5 (a) 中可以看出, 参数调整后Tuned算例的湖表温度模拟效果有了一定的改善, 与DB算例相比, 相关系数增加了0.02, 均方根误差减小了0.20, 一致性系数增加了0.01 (表3) 。而从感热通量的模拟结果可以看出, Tuned算例解决了DB算例低估的问题, 其中第275~287天的模拟结果很好[图5 (b) ];但后面一段时间整体高估, 与观测结果相比, 模拟的日变化幅度偏大, 这是由此段时间湖表温度的高估导致的。总体来看, 参数调整后模拟的感热通量的均方根误差增大了0.45, 一致性系数减小0.01 (表2) , 因此针对感热通量的模拟仍有待改善。由图6可知, 潜热通量和摩擦速度的模拟结果均得到了改善, 与DB算例相比, 潜热通量的均方根误差减小了15.74, 一致性系数提了0.06 (表2) ;摩擦速度的均方根误差减小了0.12, 一致性系数提高0.24 (表3) 。

2012年1月 (冬季) 的模拟效果见图7、图8。由图7 (a) 可知, Tuned算例湖表温度模拟结果明显改善, 解决了DB算例模拟结果偏低的问题。其中第4~5天和22~27天, 20 cm处水温 (T20) 部分时段观测数据低于277.15 K, 通过缩小该段时间的湍流扩散系数 (当276 K<T20≤277.15 K, ke=6×10-6m2/s;T20≤276 K, ke=1×10-5m2/s) , 使模拟结果增大了湖表温度的日变化, 解决了之前DB算例日变幅偏小的问题。总体来看, 参数调整后湖表温度模拟值与观测值的相关系数增加了0.18, 均方根误差减小了0.56, 一致性系数增加了0.11 (表3) 。感热通量的模拟结果也得到了一定改善[图7 (b) ];与DB算例相比, 均方根误差减小了3.96, 一致性系数增加了0.03 (表2) 。而Tuned算例对潜热通量和摩擦速度模拟结果的改善也很明显 (图8) 。与DB算例相比, 潜热通量的均方根误差减小了12.38, 一致性系数提高了0.08 (表2) ;摩擦速度的均方根误差减小了0.12, 一致性系数提高了0.31 (表3) 。

由此可见, 与DB算例相比, 参数调整后的Tuned算例能更好地模拟出东太湖的湖-气交换特征, 感热通量、潜热通量、湖表温度以及摩擦速度模拟结果与观测结果的相关系数、均方根误差、一致性指数都有明显改善。

4 结论与讨论

(1) 通过对东太湖不同季节沉水植物特性的分析, 调整了NCAR湖泊子模型不同季节的消光系数、湍流扩散系数以及粗糙度等参数。

(2) 参数调整后的NCAR湖泊子模型对东太湖不同季节湖-气交换的模拟性能进一步提高, 感热通量、潜热通量、湖表温度及摩擦速度模拟值与观测值的相关系数、均方根误差、一致性指数都有明显改善。其中感热通量模拟值与观测值的均方根误差由12.37 W·m-2减小到9.7 W·m-2, 潜热通量的均方根误差由50.19 W·m-2减小到31.48 W·m-2, 湖表温度的均方根误差由1.03℃减小到0.62℃, 摩擦速度的均方根误差为0.23 m·s-1到0.10 m·s-1。

(3) 本项研究根据东太湖水生植物生长状况, 对NCAR湖泊子模型中相应的参数进行了调整, 模拟精度明显提高。但由于模型中的参数并不能直接测量, 因此这些参数对于其他湖泊或者太湖其他区域是否适用尚需进一步探索。此外, 还需要通过引入遥感数据考虑不同水质对湖体能量分布的影响, 改进消光系数的参数化方案, 使得NCAR湖泊子模型更具有普适性。

UF膜离线清洗总结 篇2

炼油厂污水深度处装置共计7组UF膜392支, 按照大庆石化公司要求, 分两批进行离线清洗, 第一批清洗168支, 清洗时间2011年10月16日-2011年11月11日。第二批清洗224支, 清洗时间2011年12月29日-2011年12月27日。

为了做好炼油厂UF膜离线彻底清洗工作, 在保证不发生机械损伤及材质溶解的条件下, 尽量恢复UF原有的处理效果。首先用重量法评估污染物总量, 然后对具有代表性的UF进行解剖, 对污染进行理化分析。10月19日根据污染物理化分析的判定结果, 开始在试验室进行清洗药剂配方筛选和各项参数摸索, 于10月20日确定初步3种清洗技术方案及相应的各项控制指标, 并对重量接近的8支UF膜进行试清洗工作, 通过对三种方案效果评价, 确认采用第二种清洗技术方案适合大庆石化公司炼油厂污染的UF膜, 并满足“UF离线清洗技术协议”中的相关指标。

1 UF膜污染物性质

1.1 污染物特性

(1) 清洗前解剖一支UF膜元件, 发现污堵极其严重, 整个膜壳内部充满黑色污染物, 基本看不到膜丝本身颜色, 污染物为黑色细粉状粘性物质, 牢固的吸附在膜丝表面并紧紧包裹住膜丝; (2) 对膜丝进行浸泡处理, 污染物附着牢固, 酸碱环境下都不溶解, 常规药剂均不起作用; (3) 清洗前对8支UF膜进行整体测试, 总产水量只有不到3t/h, 流量衰减相当严重; (4) 由于污染极其严重, 清洗出来的污染物比较多, 需要重复清洗, 通过多次更换药剂才能将污染物清洗干净, 每批UF膜的清洗液都要进行8-10次更换, 表1为某组UF清洗过程中抽测某一次清洗药液主要污染含量: (5) 考虑到UF膜丝耐压性及抗冲击能力有限, 清洗过程中要首先保证膜丝不受损伤的情况再对清洗效果进行优化, 故清洗过程中的药剂量、药剂种类及清洗方式都要适中, 不能急于求成。

1.2 污染物含量检测

(1) 清洗前后重量对比:选取两支污染较严重的膜元件进行清洗前后重量对比, 以推测污染物清洗效果:

以上数据为UF清洗前后重量对比, 由于膜元件内水分无法完全沥干, 因此会对UF清洗前后污染物失重的测定稍有影响。

(2) 分区清洗液指标测定

对第一批第六组和第二批第一组UF膜元件进行分区清洗及测试, 因UF膜污染严重, 所以每一批膜元件清洗时都必须更换药液, 即一箱清洗液并不能彻底清洗干净, 故表2中所测数据, 除浊度选取最大值外, 其余指标均为清洗一批污染物所有清洗液指标测定之和, 根据清洗液容积及含量核算清洗下来的主要污染物种类及重量:第二区污染物相对较重, 第三区污染物较轻。第二区与第三区相比, 污染物平均增量10.05单位。

1.3 污染物性质分析

(1) 垢样检验结果:取污染物样品做垢样分析及光谱测试, 垢样检验报告。

(2) 垢样技术分析:由垢样分析结果可以看出, 大部分垢样在经550℃灼烧后消失, 550℃灼烧失重主要为有机物成分, 而活性炭燃点也在400℃以下, 因此推测这部分污染物为活性炭和有机物生物粘泥的混合物, 后而经光谱分析得出的结论是垢样大部分为无定形碳, 由此进一步判定主要污染物为活性炭及有机物的混合体。

2 结论及建议

建议: (1) 活性炭粉末控制措施:①在活性炭首次使用时, 应先浸泡48小时后进行第一轮2次以上的汽水反冲洗, 然后再浸泡48小时后进行第二轮2次汽水发冲洗, 以确保活性炭表面粉末彻底处理掉;②在更换活性炭时, 应注意活性炭的机械强度, 防止在汽水反洗时因机械摩擦而产生的炭粉;③在进UF膜之前增设过滤器, 以去除进入水中的炭粉。

(2) 有机炭主要来源为生物粘泥, 通过现场了解, 在进入UF之前预处理阶段都设有二氧化氯杀菌灭藻措施, 但监控手段并不到位, 所以存在过程水微生物失控现象。生物粘泥控制措施:①增加臭氧投加量, 保证水中含有一定浓度的臭氧, 即起到氧化作用, 又要起到杀菌作用;②增加二氧化氯投加量, 保证进入UF膜余氯含量在0.2ppm左右, 为防止氯汽对RO膜的影响, 应在投加还原剂后监控余氯含量, 以保证双膜系统正常运行;③因微生物具有一定的抗药性, 所以定期采用杀生剂 (Na ClO、柠檬酸等) 进行一次彻底杀菌灭藻工作;④必要时可进行在线专业化学清洗, 以避免污染物的长期累积压实, 不好恢复。

(3) 控制浓缩措施:把UF浓水引到清水池内, 经过双滤处理后再进行UF膜处理, 防止污染物恶性循环。

(4) 清洗效果不均匀措施:对UF膜气水反洗系统水力条件重新核算, 通过对管网系统改造, 使之达到布水、布气均匀, 以提高不利区域的清洗效果。

(5) 增强生化效果措施:延长多腔生物活性炭运行周期, 根据出水COD去处率, 合理制定反冲洗周期, 以充分发挥发挥活性炭的生化功能, 同时取消正常蒸汽冲洗方式。当活性炭发生油类污染时方可使用蒸汽清洗。

(6) 更换部分UF膜。经过检测已发现57支UF膜断丝率在1%以上, 同时因此次污堵严重和超压差运行, 势必导致部分膜孔径扩大, 对水质具有一定的影响。建议立即更换有问题的57支UF膜, 运行一年后考虑断丝在60根以上的31支UF膜进行更换, 否则将会影响产水水质。

3 结束语

离线评估 篇3

离线学习支撑系统的流程

我们提出的离线学习支撑系统的流程为:网络教育电视台将课件、考试信息、资源打包生成分发策略→学校终端服务器进行智能同步下载→学生终端接入机柜, 自动获取下载课件及考试信息或资源→将学生终端接上电视机进行学习考评。

主要功能介绍

1.中心平台

以课程为主体分类管理模式, 支持如视频类课件资源、多画面课件、PPT等各种课程资源的录入。使用注册模式将各个学校、学生终端管理起来, 同时可监视各个终端的运行状态。设计合理的内容推送机制, 包括时间范围, 推送 (推、拉模式) 方式等。提供完善的课程统计, 学校终端相关统计, 盒子同步学习内容相关统计。

2.学校终端平台

可以与中心平台进行智能化资源同步及资源互动分享, 同时也可以自行添加本校的个性化资源和考评试题, 设置针对不同年级学科的个性化推送内容策略, 对学生终端进行管理, 对终端接收、下载、观看、考试信息进行统计分析。

3.学生终端 (离线学习设备端)

该终端基于Android操作系统进行开发定制, 制作离线学习应用APP, 可实现课程列表展示、课程离线观看、学习视频考评信息交互, 学习及考评信息记录, 终端APP自动检测更新等。

技术创新特点

1.关键技术?

课程打包技术:将现有学校终端服务器上的课程信息的课程资源及考试信息, 进行打包形成分发信息包, 其中包含课程中对应的视频、试题、介绍、图片等信息。

智能分发同步技术:中心平台实现对全网学校终端的管理, 实现学校节点的智能下载技术, 同时也可以实现学校节点的主动上传等全网资源智能管理分享技术。

Android开发技术:采用Android主流开发语言进行离线功能应用的开发。

离线学习应用技术:首次在学生终端上需要安装客户端APP, 学生终端联网时应用程序可自动下载教师设定的需要接收的内容 (个性化推送策略定义) , 然后学生就可以在学生终端设备上进行课件学习、考试自测和资源下载展示, 学生终端将学习和考试的信息记录到设备的数据库中, 联网时自动上传至学校终端服务器上, 使学生更好地了解自己的学习情况。

离线学习客户端自动更新技术:学校终端服务器如有较新的客户端版本或者有资源需要推送时, 学生终端里的离线学习客户端程序具有网络自动检测功能, 网络在线后将自动从学校终端服务器上下载客户端新版, 同时自动更新需要下载的课程资源;在线时也自动地将离线学习考评记录自动上传至服务器。

移动sqlite数据库的使用:学生终端设备上的离线学习考评信息存储和使用都是建立在sqlite数据库之上, 通过离线客户端应用程序直接对sqlite库进行信息的创建和整删改查。

2.技术创新点

(1) 系统服务监控机制

程序会检测服务的状态, 在离线客户端因操作卡死或其他异常的情况下服务意外停止的时候, 程序会自动将服务重新创建, 并继续读取对应的目录信息。

(2) 不依赖第三方插件

离线学习客户端不依赖第三方组件, 通过自定义安卓中提供的开发组件Android view。实现界面的自适应屏幕大小、在线播放流媒体文件、在线预览图片、在线多线程下载文件等功能。

实施技术思路

1.打造离线学习支撑平台

本系统采用主流媒体播放技术、CDN智能分发技术、关系数据库技术 (如MYSQL) 、主流软件开发技术和现代网络通讯技术, 充分考虑无网络情况下可以便捷进行课程学习考评。

2.统一平台

因为要充分考虑到中心平台和学校具体的业务需要, 要充分保证数据的同步共享和功能互操作, 同时平台还要具备良好的可维护性和扩展性。因此, 本系统采用统一的基础平台, 包括操作系统平台、数据库平台、CDN分发系统平台、流媒体综合应用平台。采用统一平台, 可避免不必要的系统间数据的转换、功能的接口以及系统升级扩展时大量的维护工作量, 保证系统的一致性和稳定性。

3.基于关系数据库的空间与非空间数据一体化管理

基于关系数据库统一管理空间数据与非空间数据可以有效地实现空间与非空间数据关联和集成。而且由于空间数据与非空间数据都以数据表或视图的形式存储, 可以方便地采用数据库逆向工程的方法自动提取元数据, 因此, 可以方便地实现基于元数据信息资源的管理。

4.基于元数据统一管理信息平台

中心平台的元数据除管理业务公用基础数据外, 还要管理各个学校子系统可以共享数据的元数据, 为实现数据的集成提供服务。

5.面向服务的软件架构 (SOA) 的应用

离线评估 篇4

1工程配置

百度地图Android SDK提供的所有服务是免费的,接口使用无次数限制。只有申请密钥(key)后,才可使用百度地图AndroidSDK。开发者可以在http://developer.baidu.com/map/sdkandev-14.htm申请密钥。开发离线地图,申请密钥后,还要下载jar包和离线地图。该文所使用的是baidumapapi_v2_4_1.jar包。

1.1 jar包导入到项目

Jar包下载后,要进行如下操作才可使用:

1)在工程里新建libs文件夹(若不存在的话),将开发包里的baidumapapi_v2_1_1.jar拷贝到libs根目录下,将libapp_BaiduMa-pApplib_v2_1_1.so拷贝到libsarmeabi目录下。如图1所示。

2)项目属性中Java Build Path→Order and Export中,确定Android Private Libaries与Android Dependencies这两项前面的选择框被选上后,确定。

3)菜单Project→clean重新编译项目后就可以正常使用地图中的功能进行编程了。

1.2离线地图导入SD卡

下载的离线包解压后,把其中的vmp文件夹拷入SD卡根目录下的BaiduMapSdk文件夹内。

2离线地图功能的实现

首先在Manifest中添加使用权限、Android版本及屏幕支持和对应的开发密钥,具体代码可参考http://developer.baidu.com/map/sdkandev-2.htm。该文开发的离线地图有两个界面,一个主界面,用于显示下载的离线城市地图,另一个用于显示离线城市地图,可显示普通地图、卫星图和实时交通图。

2.1离线地图开发使用的主要类

1)MapView显示地图的视图,当被焦点选中时,它能捕获按键事件和触摸手势去平移和缩放地图。MapView的创建可以使用在XML布局的方式创建,也可以使用构建函数创建。MapView的生命周期需要与Activity同步,即需要在Activity.onPause中调用onPause(), 在Activity.onResume中调用onResume(),在Activity.onDestroy中调用destroy()。

2)MapController,地图控制器,MapController的方法主要是对地图的放大缩小,俯视旋转,手势键盘处理,指南针位置,动画等。主要方法有setCenter,函数原型

public voidsetCenter(GeoPoint point)功能是在给定的中心点GeoPoint上设置地图视图。

方法setZoom,函数原型public float setZoom(float zoomLevel)功能是设置地图的缩放级别。这个值的取值范围是[3,19]。

3)BmapManager地图引擎管理类,BmapManager具有Application级别的生命周期,BMapManager应在sdk功能模块使用前初始化,并且在sdk功能模块销毁后销毁。

4)MKOfflineMap实现离线地图服务,用于离线地图的管理。主要方法有:

Init,函数原型publicboolean init(MapController mapCtr,MKOfflineMapListener listener)

初使化MKOfflineMap ,mapCtr参数为初始化离线地图模块所需要的MapController对象。

scan,函数原型publicint scan(boolean bDeleteFailed)作用是导入离线地图包。

getAllUpdateInfo,函数原型

public java.util.ArrayList<MKOLUpdateElement> getAllUpdateInfo()作用是返回各城市离线地图更新信息。

getUpdateInfo,函数原型public MKOLUpdateElement getUpdateInfo(int cityID)返回指定城市ID离线地图更新信息。

remove,函数原型publicboolean remove(int cityID)删除指定城市ID的离线地图。

2.2 application类

因为地图引擎管理类BmapManager具有Application级别的生命周期,BMapManager应在sdk功能模块使用前初始化,并且在sdk功能模块销毁后销毁,因此要构造一个继承application类来实现对BmapManager管理。BmapManager初始化放在继承applica-tion类中实现。

2.3界面设计

界面分为主界面和离线地图显示界面。主界面如图2所示:

图2中,“已下载城市地图”TextView控件下面为一个ListView控件,用于显示已经下载的城市地图列表。图3中“普通图”、“卫星图”和“交通图”用于切换显示不同的地图,下面MapView控件用于显示选择的地图。

2.4离线地图功能实现

2.4.1离线地图的显示

离线地图的显示在一个继承自Activity类中实现。首先在类中实例化两个对象MapView,MapController,用于地图的控制和显示。然后在OnCreate函数中对这两个对象进行初始化。

初始化离线地图的核心代码如下:

2.4.2显示模式的切换

显示模式的切换可在“普通图”、“卫星图”和“交通图”这三个按钮控件的消息响应函数中处理。是否打开路况图可调用MapView类中的成员函数setTraffic(boolean on)来设置,是否打开卫星图可调用MapView类中的成员函数setSatellite(booleanon)来设置。程序在真机上运行效果如图4和图5所示。

3结束语

离线转码器图像质量主观评价方法 篇5

1视频质量主观评价方法

长期以来, 无论是模拟视频还是数字压缩编码视频, 人们都是采用主观评价方法来评估视频图像质量, 国际和国内都有成熟的技术和标准。通常, 视频质量主观评价就是选择一批非专家类型的受测者 (15人以上) , 让他们在一个特定受控环境中, 连续观看一系列测试序列10至30分钟, 然后采用不同方法让他们对视频序列的质量进行评分 (表1为视频主观评价得分标准) , 最后求得平均意见分 (Mean Opinion Score, MOS) , 并对所得数据进行分析。测试环境中的受控因素包括:观看距离、观测环境、测试序列的选择、序列的显示时间间隔等。根据不同的测试环境、测试目的, 有下列几种视频主观质量评价方法:DSIS、DSCQS、SSM、SSCQE。所有这些主观评价方法都有其优点和局限性, 目前还没有一种通用性强的主观评价方法, 在实际应用中, 往往依靠研究者自身的判断去选择适合实际情况的主观评价方法。

2改造的主观视频评价方法

2.1测试目的

首先, 本测试旨在从两套转码方案中选出转码质量更优秀的 (高质量低码率) 转码方案。其次, 通过改变一些重要参数, 在胜出的转码方案中选择更适宜 (质量和效率之间寻找一个平衡) 的转码参数。最后, 与OTT视频进行比较, 得出视频效果不低于OTT视频质量的转码参数。

2.2测试环境的搭建

(1) 准备两台相同型号65寸高清电视机, 并将电视并排放置, 间隔距离小于20cm。受测人员在电视前分左右两列坐好, 人眼距离电视1.5~5m, 测试期间受测人员左右交换位置, 也可以任意走动观看视频。

(2) 选择两台相同型号的机顶盒 (硬件配置及视频播放器相同) , 分别与两台电视机连接, 播放相同质量的高清电视直播节目, 根据受测人员的反馈, 调整电视或机顶盒的视频输出参数 (电视机视频模式、对比度、亮度、色温) , 至两台电视机输出视频质量主观对比结论相同。

(3) 将拷贝有测试视频的两个U盘分别连接测试机顶盒, 使用机顶盒的视频播放功能进行播放对比。用一个遥控器对两个机顶盒进行操作, 方便确保两个视频播放进度同步。

2.3测试方法

(1) 受测人员10人以上, 视频播放人员一人。

(2) 组织者依据测试目的, 准备好待测视频及测试顺序。

(3) 向受测人员发放测试表格, 表格如表1所示。受测人员在每轮对比中选择视频质量优秀的那个。

2.4视频准备

(1) 选择一部亮度明暗适中、色彩丰富的电影作为视频源, 这样能全面有效地验证转码质量的优劣, 避免因光线或颜色过于单一造成的局限性。

(2) 针对多屏视频业务, 分别用不同的编码方案将给定视频源转成视频带宽为3.5Mb/s、2.5Mb/s、1.5Mb/s、0.8Mb/s的视频。通过调整视频分辨率、CBR/VBR、one/two pass、质量等级 (某一编码方案中参数) , 生成20分钟左右的视频段, 其他非常用参数如GOP长度、B帧、P帧、视频级型等默认采用方案提供商的建议, 还有一些参数如帧率、长宽比则采用“跟随源”的方式。

(3) 选择电视猫中乐视片源作为OTT业务对比视频, 其清晰度分别为乐视超清、乐视高清、乐视标清, 其中乐视超清为最高清晰度。

3测试结果

3.1转码方案对比

经过统计, 去掉无效数据, 转码甲方案优于乙方案。

(1) 在四种视频码率的对比中, 转码甲方案的视频清晰度均高于乙方案。

(2) 转码速度。在采用同一视频源和相近转码参数进行比较时, 甲方案转码速度能达到15.7X (较长时间运行时能稳定达到20X) 。若想进一步提高质量, 则要降低速度, 那么把转码速度降低到9.5X。B方案转码效率为0.9X左右, 采用较高的服务器硬件配置, 其转码效率不超过2X。

3.2甲方案转码的最优参数

通过改变甲方案中的转码质量等级、one/two pass、小码率CBR/VBR、1080P/720P中一项参数, 进行对比发现:

其他参数固定, 当视频码率为3.5Mb/s, 视频分辨率为720P时质量好于1080P;只改变one/two pass, 差别不明显;视频码率为0.8Mb/s时, CBR质量好于VBR质量。

3.3与OTT视频比较结果

与OTT视频比较结果如表2所示。

3.4转码主要参数

结合运营商片源及网络条件现状, 建议转码后的视频片源基本参数如表3所示。

4结语

在测试中发现, 当一些前提条件成立时, 有些实际测试结果并不完全符合理论结果, 如小码率视频时VBR质量低于CBR视频质量, 当视频带宽为3.2Mb/s时, one pass和two pass之间差别并不明显。当然这不能完全排除测试过程产品的误差。值得注意的是, 在选择编码方案和确定编码参数时, 一方面要具体结合转码器及终端芯片给出最优的转码方案;另一方面, 要结合运营商自身实际情况, 平衡质量和效率。由于时间、环境等原因, 本次测试有些地方不够严谨, 样本源不够丰富 (应尽量准备不同类型的视频如电影、电视剧、童话片、风光纪录片、体育赛事等) , 不同类型的视频可采用不同的转码参数配置。OTT对比源单一, 可以对比爱奇异、搜狐视频等客户端。

参考文献

[1]王新岱, 杨付正.视频质量的主客观评估方法研究[J].电视技术, 2003 (8) :81.

[2]国家广播电影电视总局广播科学研究院电视研究所.GY/T 134-1998数字电视图像质量主观评价方法[S].北京:国家广播电影电视总局标准化规划研究所, 1999.

离线评估 篇6

当你从App Store或者iTunes音乐商店购买iPhone应用程序或者歌曲时, 你必须连接到网络才可以进行。联网不只是为你下载购买的物品, 而且会在你的信用卡或者iTunes帐号余额中扣去金额。但是现在苹果的专利显示未来App Store将支持离线购买, 苹果会在设备本身上储存iTunes余额, 然后这些余额将可以离线购买应用, 当你有网络连接时, 再将花掉的钱与服务器同步。

那么大家就要问了, 那我付款了怎么下载已经购买的应用呢?在这份专利申请中, 苹果提出了自动将某些应用缓存到设备本地的概念, 这些被缓存的应用将不能被使用, 而当你在本地付款之后, 这些限制就会解除。

苹果表示说App Store上的所有包含meta数据的内容都可以被缓存到设备之中。这让你可以在离线的状态下浏览和发现新应用。并且当你离线购买了被缓存的应用时, 你能立刻就使用该应用。

檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪 (摘自《驱动之家》)

离线评估 篇7

Google Earth是一款独立运行的卫星影像图服务软件,其特点是结合本地搜索和卫星影像,可以3维的角度浏览城市地貌和地形图像。自从推出以来广受欢迎,不仅因为它能免费提供不断更新的高清晰影像,运行环境要求低,使用简单直观,而且还不断推出新的服务,其开放的应用编程接口,能满足二次开发需求。通常,用户可以用来浏览世界、查询地点或交通路线。Google Earth现已广泛应用于地理教学、广告传媒、行车导航、环境监测、房产交易、广电规划、通信优化、城市建设等各类项目开发和管理领域。Google Earth提供了方便实用的本地搜索服务、直观详尽的导航服务,可以借助其高分辨率影像浏览世界各地;可以借助其联网发布的动态数据了解地震、火灾等突发事件;可以借助它来保护生态环境,提供天气、自然灾害等监测和预报信息,进行诸如人口分布、资源分布等专题研究。

2 Google Earth工作模式

Google Earth的工作模式是在客户端和服务器之间传输影像图片和XML(KML—Keyhole Markup Language)文档。KML及其压缩格式KMZ是Google Earth最先支持的符合XML语法和文件格式的文件,用于描述、保存和显示各种类型的地理信息。可以通过KML文件共享各类地理网络资源,也可以通过电子邮件发送这些文件,可以在本地托管以在专有网内共享,也可以在Web服务器上公开托管。如同网络浏览器可以显示HTML文件一样,Google Earth可以显示KML文件。正确配置服务器并共享KML文件的网址后,安装了Google Earth客户端的所有用户均可查看公共网络服务器上托管的KML文件。许多应用程序都可显示KML,包括Google Earth、Google Map、谷歌手机地图、NASA World Wind、ESRI Arc GIS Explorer、Adobe Photo Shop、Auto CAD和Yahoo!Pipe。

Google Earth的影像数据被预先按照不同比例尺分层分块地在服务器端生成图片。当用户请求数据时,服务器不需要实时生成数据,而是根据用户请求的范围和尺度,在服务器端选择已经生成好的图片,把它们拼接成满足用户要求范围的图片,返回给用户。这种模式可以极大地降低服务器和网络带宽的负担,为较少发生变化的空间数据的发布提供了一种新的思路和解决方案。用户只需要安装Google Earth的客户端程序,通过点击鼠标和滑动鼠标滚轴即可向服务器发出请求,服务器不断地根据用户请求返回用户所需清晰度的卫星图片。因而Google Earth通常在有互联网的环境下被广泛使用。

3 离线浏览实现

往往由于一些特殊情况,需要在没有Internet的环境下离线浏览这些卫星地图。例如因为受到工作性质的限制,有些单位或公司需要和互联网物理隔绝,单独地组建内部的局域网。那么在这样的局域网上如何能够浏览这些电子地图并且达到像在互联网上浏览一样的效果呢?对于一台曾经在互联网上使用过Google Earth的机器来说很简单,只要以前在线时浏览过的地图,离线时同样能看到,这是因为浏览过的图片信息都以缓存文件的形式留在了本机上。而对于一台从未上过网没有使用过GE的机器或者一个与互联网物理隔绝的局域网用户来说,为了离线浏览Internet上的卫星地图,介绍其思路和具体实现步骤。

3.1 注册表信息

导出在互联网环境里在线浏览电子地图的机器的注册表中关于Google Earth的相关注册表信息,把它们导入到没上过网需要离线浏览电子地图的机器的注册表里。

3.2 应用程序

把在互联网环境里在线浏览的机器上的C:Program Files下的Google文件夹内容拷贝到需要离线浏览电子地图的机器上,使用该文件夹里的Google Earth软件进行离线浏览。

3.3 KML/KMZ地标文件

根据离线浏览清晰度等需求,先在能上互联网的机器上用Google Earth浏览地图制作相应的KML/KMZ文件,然后把这些地标文件拷贝到需要离线浏览的机器上以备使用。

3.4 缓存文件db Catch.dat

在互联网浏览过地图后,会生成Google Earth的缓存文件,这个文件在C:Documents and SettingsXXXLocal SettingsApplication DataGoogleGoogle Earth(其中XXX是当前使用机器的用户名)目录下,把该目录下的内容拷贝到想实现离线浏览的机器的相应文件夹内(C:Documents and SettingsXXXLocal SettingsApplication DataGoogleGoogle Earth)。通常Google Earth的缓存文件夹是固定的,但也可以通过设置来修改该目录。

4 结语

按照上述步骤,就能够实现Google Earth的离线浏览了。要根据离线浏览的需求首先进行在线浏览,在线浏览的缓存文件的大小决定了地图的清晰度和浏览范围大小。Google Earth相对来说缺乏缓存策略,它的缓存最大限制为2GB,所以当需要离线浏览大量的电子地图时,就需要用网络地标。在没有连入Internet的局域网环境里,可以专门用一台服务器存放大量的地标文件和缓存文件,把这些文件按照国家、省份等分类方式存放,当局域网上的某台单机想要浏览某个范围的电子地图时,可以按照上面介绍的方法步骤下载服务器上相应的缓存文件到本机的缓存文件夹,再打开相应的KML/KMZ地标文件就可以离线地在Google Earth上遨游了。正如ESRI的创始人兼总裁Jack Dangermond所说“正是Google打开了我们的世界”,只要了解了Google Earth的工作机制,在没有Internet的环境里,我们一样可以看世界!

摘要：分析了GoogleEarth的工作模式,给出了实现GoogleEarth离线浏览的思路和方法。

关键词：GE,离线浏览,KML/KMZ,缓存文件

参考文献