基础地形图

基础地形图（精选5篇）

基础地形图 篇1

近年来, 随着黑龙江垦区水稻基地的建设规划和小城镇基础设施的日趋完善, 垦区农田水利和小城镇建设步伐不断加快, 测绘基础地形图档案资料显得越来越重要。我院的测绘基础地形图档案资料包括两大部分:一是自1957年建院至1998年的纸质文件, 有各种比例尺地形图231 071幅;二是1998年后形成的电子文件。这些地形图资料在垦区的“两江一湖”大型灌区建设、三江平原的防洪除涝骨干工程建设、商品粮基地规划和小城镇及通乡 (村) 公路建设中起着不可或缺的作用。如何科学地管理测绘基础地形图档案资料, 并利用测绘基础地形图档案资料更好地为垦区发展建设服务, 已成为科技档案工作者面临的重要课题:

1. 加强测绘基础地形图档案资料的有效管理

做好地形图档案资料的收集、整理、鉴定、保管、统计和档案信息资源的开发利用等基础工作, 是基础测绘地形图档案资料有效管理和提供利用的必要保证。首先, 丰富馆藏。馆藏档案利用率很大因素取决于馆藏的丰富程度, 因此各生产、科研及其他相关部门要把各自形成的资料收集齐全, 及时归档;另一方面要加大制度建设, 以制度约束各归档单位将基础测绘地形图档案资料收集归档工作, 与生产任务同步落实。其次, 建立档案检索体系。把收集的档案迅速整理出来, 编制档案检索工具, 将其系统化、条理化, 并利用计算机进行辅助立卷, 以提高效率。第三, 做好档案的保密工作。确定借阅范围, 严格审批手续, 做到既要保证地形图档案资料的安全、不失密、不泄密、不丢失, 又要满足用户利用需求, 便于用户借阅。第四, 做好纸质档案的保护工作。对于利用频率高, 存档份数少和价值珍贵的档案, 可通过制作档案的复制品、提供文件汇编或根据档案内容编写参考资料等手段, 减少纸质档案原件的使用频率和磨损, 以延长档案原件的使用寿命。最后, 加强电子档案的管理。对于存储于计算机或局域网上的电子文件, 要定期进行备份、检查与数据更新, 以保证能够方便快捷地利用电子文件;对于由馆藏纸质档案转换而来的电子文件, 由于电子文件档案的原始性与真实性的保障体系目前有待完善, 同时鉴于电子文件载体和信息的不稳定性, 以及电子文件的易修改性, 也有必要将重要的电子文件制成硬拷贝存档以确保数据安全。

2. 测绘基础地形图档案资料的合理利用

测绘基础地形图档案资料保管的最终目的是开发利用。采用现代技术和设备, 用数字化手段收集、存储、管理地形图档案资料, 并通过计算机网络提供查询利用, 是合理利用地形图档案资料的理想方式。第一, 对于历史测绘基础地形图档案资料 (纸质文件) 建立人工检索信息库。为了给利用者提供及时、准确的档案信息, 应了解利用者的需求, 建立档案目录信息库、历史地形图档案资料 (纸质文件) 信息库等, 并建立历史地形图查询系统。目前, 我院绝大部分的地基础形图档案资料信息以纸质、微缩胶片和底片等载体形式存在, 只适用于传统的管理与传播方式, 即实施的是手工管理和以点到点的传播。计算机技术、电子扫描技术、数字摄影技术、数据库技术、多媒体技术、刻录技术等高新技术的普及, 将原有纸质基础测绘地形图档案资料数字化, 形成一个有序结构的历史地形图档案资料信息库, 提供地形图档案信息, 利用计算机系统进行管理, 实现资源共享。第二, 对于地形图档案资料建立计算机数据库并做好数据库的维护。从1998年开始我院引进了大型工程扫描仪, 电子地形图逐渐取代了纸质地形图, 数据生产部门在“统一平台、统一标准”的前提下, 建立了地形图档案资料。数据库由院技术处计算中心负责更新维护, 为了避免出现磁盘数据损坏、数据丢失、新老版本数据混淆等现象, 基础地形图档案管理系统实现数字化内业生产调图。

3. 基础地形图档案资料信息体系的建立

测绘基础地形图信息是地理信息系统 (GIS) 数据的重要数据源。西方地理信息系统 (GIS) 在商业中的应用范围覆盖了保险、零售、餐饮、通讯、市场、房地产、运输以及旅行等方面。随着商业及其它用途对地理信息系统 (GIS) 市场需求的不断扩大, 地图、统计及街道网数据等提供将基础测绘地形图档案数字化, 存储到地理信息系统中, 可提高基础测绘地形图的利用率。为用户合理整合丰富多样的数据及产品, 促进地理信息系统 (GIS) 在国内的发展。通过构筑基础地形图档案信息资源体系, 集中地形图档案资料, 对基础地形图信息进行整体开发, 综合管理, 可促进形成基础地形图信息拳头产品, 使我院基础科技档案信息的开发利用取得较好的经济效益和社会效益, 为黑龙江垦区率先实现农业现代化和小城镇建设服务。需要强调的是, 测绘基础地形图档案信息的扫描质量问题是一切工作的前提, 必须保证诸如地图比例尺、坐标系的准确性。

赵夫人巧绣地形图 篇2

画师虽然来了不少，但他们的画作只能供观赏之用，实战中起不到一点作用，孙权不由得为此叹息。

这天，东吴丞相赵达回家探亲，看到妹妹在调研丹青，猛地想到，妹妹极善绘画，只要眼睛能看到的东西，就能活灵活现地画下来。她的画技精湛，笔触构思巧妙无双，没有第二个人能够达到她的水平。赵达不觉心头一动，就把妹妹带进了昭阳宫。

孙权一听赵达之妹会画画，又见她身材俏美玉肌花貌，非常高兴，当即陪她登上了城楼，要她画一幅城外的地形图。赵达之妹也不推辞，拿起了画笔，一边观察一边画了起来。不到一个时辰就画好了。孙权接过一看，整个画面视野宽广，疏密相间，山、河、路、村落标得清清楚楚，不禁连声称好。就这样，孙权把她立为夫人，出征时也带在身边。

孙权的另一位嫔妃潘夫人常到赵夫人这里来走走，一个月下来，她们已亲如姐妹了。潘夫人是会稽句章人，父亲为吏，因犯法被处死刑。潘氏罚为官奴，在织造室从事繁重的劳役，孙权爱其俏丽，纳于后宫充为妾媵，后成为夫人，深受孙权的宠爱。

这天，潘夫人对孙权说：“赵夫人要绘制地形图，身边的宫女中最好有一个懂书画的，到时也可做个下手。”

孙权听后觉得有理，就点了点头。

潘夫人接着说：“妾身边的蝉儿，聪明伶俐，又出生于书画世家，从小受到熏陶，有一定的绘画功底。”说着，拿出了一幅画，“这是蝉儿所作。”

孙权看了看说：“这幅画还可以。”

潘夫人坦然自若地说：“妾愿意把蝉儿让给赵夫人使唤。”

孙权深为潘夫人的豁达大度感动，就这样，蝉儿来到了赵夫人的身边，蝉儿不但心灵手巧，而且温柔诚恳，几天后，便和赵夫人身边的蜻儿好得像一个人似的。这样一来，赵夫人如虎添翼，画的地形图更快更精了。

这年秋天，曹兵进犯东吴，孙权带领大军还击一天，得到情报，曹军的一支先遣队已经偷偷地进入东吴境内。孙权决定给他一个下马威，就命赵夫人迅速画一幅地形图。

赵夫人接到任务，立即派人请来了几位去过曹兵先遣队驻地的百姓，了解村庄、山川、江湖、道路的方位。画好草图后，又让他们一一过目，有误之处作了修改。当然，为了保密，这几位百姓也只好暂时留在兵营了。

赵夫人要蝉儿做帮手，连夜赶画正图，等到地形图画好，东方已经白蒙蒙了。核对了一遍确定无误后，她才让蝉儿把它送到孙权那里。

孙权连忙召集将领，在图上进行布阵。等到傍晚，一支精悍的队伍悄悄地出发了。

第二天下午，赵夫人正在练画，突然闯进两个兵士，不容分说就把她绑了起来，并要立即处死她。赵夫人是丈二和尚摸不着头脑，不知道自己犯了什么大罪，就苦苦哀求，让她见孙权最后一面，死也要做个明白鬼。

赵夫人毕竟是孙权的爱妃，再说她平时对下人也和善，两个兵士商量了一番，一个留下看管，另一个去禀报了。

孙权为什么平白无故地要突然处死赵夫人呢？事情就出在那幅地形图上。东吴将士按地形图上的布局去袭击曹兵，图上标着两条去曹兵先遣队驻地的路，一条弯路，一条直路，若是走那条弯路，路程要远一些，孙权他们在决策时自然选择了直路。东吴兵马按图上标明的直路而行，预计半夜三更时分能够到达。可是，黄昏后，他们进入了一条山谷，二更过了，这山谷还是深不见底。看到一间管山人的茅屋，敲开门进去一问，才知道这是一条死路，他们只得往后退。因地形图出错，这一军事行动受挫。孙权大怒，这是赵夫人的失职，军法不留情，就下了处死她的命令。

兵士受令而走后，孙权冷静下来一想，赵夫人做事一直小心谨慎，怎么会出现这样的大差错呢？现在不审不问地把她杀了，如果不是她的过失，那地狱中不又多了个冤魂？那样的话，自己懊悔都来不及了。正在这时，那兵士来了，把赵夫人央求见面的事一说，孙权趁机借驴下坡。

孙权板着脸孔，把误入山谷的事说了。赵夫人感到纳闷，图上的每一处她都记得清清楚楚，地形图上到曹兵先遣队驻地的路只有一条，怎会多出一条捷径呢？

孙权见她疑惑，忙差兵士取来了那张地形图。因夜里观看时碰上露水，再加上行军中保管不善，这张纸图已经破损，好几处已模糊不清了。但还好，那条直路尚能看得清楚。

赵夫人低下头一看就肯定地说：“这条路应该是新画上去的。”

孙权一听，大吃一惊，马上仔细地看了又看，他也看出破绽来了，这条直路的笔法、墨水浓淡和原图上有很大的区别。看来是冤枉赵夫人了，差点儿酿成大错，孙权忙亲手为她松了绑。

这是谁添上去的呢？赵夫人想，从地形图画好到送至孙权手中，只有蝉儿单独接触过，再说她也有改图的技艺。孙权立即差人把蝉儿叫来，在事实面前，蝉儿只得承认是她所加。孙权正想问她为什么要这样做，只见蝉儿低下头，猛地朝桌子的一角撞去。要想阻拦已经来不及了，兵士过去一看，她睁了一下眼睛后气绝身亡了。

孙权花了很大的精力，才击退了曹军。在一场场的战争中，赵夫人绘制的地形图起到了很大的作用。

这些纸图，一个仗打下来就破烂得不能再用，有时只得多画几张留着备用。赵夫人想，如果改画为绣，不但不易破损，别人要改动也没有那么容易了。这天，看到孙权手中破烂不堪的地形图，赵夫人就走过去说：“丹青之色，甚易歇灭，不可久，妾能刺绣，作列国方帛之上，可以观五岳、河海、城邑、行阵之形。”

把地形图刺绣在帛上，是个好主意，孙权连忙让她试试。

赵夫人的织锦、刺绣和胶丝作幔被称为机绝、针绝、丝绝“三绝”，能在手指间用彩色丝线织成云霞龙凤图案的织锦，大的超过一尺，小的只有一寸，绣幅地形图对她来说自然是易如反掌了。她调来收缴的那些魏国、蜀国的地形图，再加上一些东吴的地图作参考，反复构思，一个多月后的这天深夜，绣上了最后的一针，一幅用丝线刺绣的《江湖九州山岳地形图》总算完成了。

等赵夫人醒来，天已大亮，她正准备把图献给孙权，可发现那幅图已不见了。难道是老鼠拖走了？她四处寻找，可地上连老鼠的痕迹也没有。忙问卧室外的宫女，有人说看见清晨时蜻儿进去过。赵夫人忙差人寻找蜻儿，此时，蜻儿刚刚出门，在半路被追上了，一搜，这幅刺绣图果然在她身上。蜻儿见罪责难逃，挣脱后跳进了井中，和蝉儿一样寻了短见。赵夫人实在想不通，这两个宫女为什么会和自己过不去，这肯定不是偶然的，是谁在背后指使的呢？

这幅图终于如期献给了孙权。图上不但绣出了山岳河流的自然景物，还标出了三国鼎立的城邑和军营阵列的势态。孙权得到这幅精美绝伦的地形图异常高兴，日夜观看，分析三国的局势，以谋略称霸计划的实施。

东吴神凤元年，已册封为皇后的潘夫人暴亡，颈项有绳子的勒痕，舌头耷拉到外面。这是她对待下人过于暴虐，夜里熟睡时被宫人扼死的。在清理潘皇后的遗物时，发现了一封蝉儿向她请示如何陷害赵夫人，以及已经拉拢蜻儿的密信。

原来，潘夫人见赵夫人得宠，心中泛起了醋意。她自然容不得赵夫人和自己争宠，但这个时候孙权非常喜欢这位能绘画的夫人，如果去碰硬，无疑是以卵击石，于是便设计故意和赵夫人亲如姐妹。在这假象下，把蝉儿安插进去，让她见机制造事端，借孙权的刀杀害赵夫人，以除隐患。蝉儿见自己一个人的力量难以完成这样的大事，就把蜻儿也拉在一起了。

赵夫人最终在后宫嫔妃的离间中被废，等到孙权明白冤枉了赵夫人，为时已晚，重病在身的他已力不从心，三个月后也去世了。

选自《新智慧·故事精》

基础地形图 篇3

南方CASS9.0地形地藉成图软件是基于Auto CAD平台技术的GIS前端数据处理系统, 是在GB/T 2025.7.1-2007国家基本比例尺地形图图式第1部分:1∶500 1∶1 000 1∶2 000地形图图式的基础上开发的新一代数字化成图软件。近年来, 随着我国测绘行业新图式、新软件的使用, 基础地形图数据的图式符号及表达方式发生了变化。以杭州市为例, 近年数字化成图软件逐渐采用了新的图式和新的版本, 地形图数据的内部结构, 尤其是要素分类及代码体系, 采用了与以前版本完全不一样的方式, 现有的入库软件已不能满足基础空间数据建库的工作需要, 大大影响了城市规划建设对基础地形图数据使用, 所以基础地形图数据的入库方法有必要重新进行规划和设计, 并进行适应性调整。地形图数据的入库包括了地形图数据整理、数据预处理与检查、数据转换入库等内容, 本文将以CASS9.0格式的地形图数据为研究对象, 对这些入库的步骤和内容进行深入分析, 并提出解决方法。

1 地形图数据整理

1.1 属性关联

地形图数据最终将通过转换导入到空间数据库中。CASS9.0按图式, 把所有地形要素分为十个图层, 把每个图层的实体划分为点、线、面、注记四类。根据CASS9.0格式, 按地形图要素的分类, 建立mdb格式数据库, 数据库表中要存储所有地形图要素的代码、描述、对应的国标代码等属性内容, 形成地理要素代码库, 如图1所示。地形图数据整理完成后, 导入模版进行关联。根据代码对应的规则, 开发计算机软件, 实现分类代码与对应的属性的自动匹配。

1.2 编辑实体附加属性

大量的CAD格式的地形图数据, 尤其是早期采用数字化、矢量化手段采集的地形图数据, 主要是描述地理实体的空间位置和几何形状, 以点、线、注记的方式表达, 只有图层、颜色、线型, 没有实体编码。对于这些地形图数据, 要利用CASS9.0测绘软件对其进行整理, 对所有地物、注记均赋予相对应的编码, 并将数据完整一致导入数据库, 这是入库工作的重要环节。利用CASS9.0的图层属性转化功能, 可以对同一类线型或层色或符号名称的要素进行批量的处理, 同时赋予其正确属性的编码。图形属性转换功能包括:图层对图层、图层对编码、编码对编码、编码对图层、编码对颜色、编码对线型、编码对图块、图块对图块、图块对图层、图块对编码、线型对线型、线型对图层、线型对编码、字型对字型、字型对图层等。

1.3 规范处理对象化要素

按照入库要求, 需要对地形图要素进行对象化, 以杭州市为例, 包括:双线水系结构线、双线道路 (公路、街道、大车路、机耕路、台阶路、铁路等) 结构线、涵洞结构线、桥梁结构线。有名称的水系、道路应在结构线上加上属性注记。

1.4 构面要素的处理

CAD数据主要点、线、注记的数据结构, 没有面的概念。面要素是以封闭的多边形进行表达, 表示具有一定范围的地理要素。地形图数据中, 大量的面类型要素, 如房子、水系、植被等都不是闭合的线实体, 针对这些情况需对需要构面的要素进行封闭处理, 然后进行数据转换。数据转换是采用开发的软件自动提取要素属性信息的过程, 它根据软件的预先设定判断线状要素是否参与提面, 对面进行提取。根据面提取方法不同可以分为三种情况:

1) 根据属性注记提取面。建筑、工矿、池塘、水库等面状地物根据设定好参与提面的注记 (如砖、砼、简、厕等) 进行提取。作为提面的注记, 要求层、色与设定的属性结构表一致。实体附加属性的注记也要求层、色与设定的属性结构表一致。如要将居民地中的建筑物加上楼层、楼栋号、高度, 则楼层、楼栋号、高度注记层、色与属性结构表一致。所有参与提面注记点的点位在建筑、工矿范围线内。2) 根据特定符号提取面。双线河流、双线沟渠、植被等面状地物根据特定符号进行面要素提取。水系根据流向符号进行提面, 植被面的提取, 要预先按类别绘制特定的符号, 并根据这些符号进行提取。3) 根据线提取面。棚房和简易房, 分别根据棚房短线和斜线进行提面。

2 图形实体检查

2.1 无属性实体检查

利用CASS9.0自带功能对于无属性实体进行过滤, 对伪节点、复合线多余点、重复实体删除。

对等高线进行有无高程、高程是否有错、等高线有无相交。对坐标文件、点中误差、边长中误差。

无属性实体检查完成并修正后, 需要采用转换入库软件对地形图数据进行转换, 形成初步的地理信息数据成果, 并对该数据进行检查。

2.2 图形实体转换后检查

地形图数据在转换导入过程中不能出现数据丢失、要素变形、属性错误、缺失属性等质量问题。

数据转换是一个由程序自动提取要素属性信息的过程, 所以数据转换过程中要求所有地物要素的属性信息和预设的属性表归类一致。图形实体的检查, 重点有以下几个方面:

1) 注记、道路中线、水系结构线层色错误, 导致数据转换后, 产生要素丢失、编码属性不一致等错误。2) 地物编码错误, 导致数据转换后, 产生要素丢失、编码属性与CAD数据不一致等错误。如同一条道路, 一条边线是县道, 另一边是机耕路。3) 属性注记的点位未按要求放置, 导致数据转换后, 要素丢失、与CAD数据不一致等错误。如相邻两间房子, 结构注记点点位落到另一间房屋内。导致一间房子丢失, 另一间房子产生重复。4) 属性注记层色错误导致数据转换后, 属性项为空、与CAD数据不一致等错误。如房屋层数、楼栋号、屋檐高等错误。5) 悬挂点和伪节点数据转换后产生冗余。6) 参与提面要素未封面, 数据转换后导致要素漏面。如河流面不在水涯线内, 漏出去产生错误面。

2.3 要素构面检查

对规范要求构面的要素, 针对外业处理不合理的构面、多余的悬挂点、未封闭的面, 利用转换入库软件查找错误面和重复面, 对查出的错误进行修改。

利用CASS9.0图形实体检查功能, 从编码、属性完整、图层等方面检查图形, 错误信息将以错误实体属性表给出, 双击错误描述行, 将错误实体居中显示。对产生的错误可单个或批量修改。经过各项检查后, 整个图幅的每一个要素都与相应的属性编码、几何特征、层色一致后, 整理过程中地物要素不丢失, 构面完整合理, 没有重复要素、无多余的悬挂点及正确的线类型。

3 数据转换入库

图形要素实体检查完成并修改错误后, 就可以采用转换入库软件进行入库。数据入库时, 第一步是利用预制的模板建立地理信息数据的图层和属性结构, 然后对地形图要素进行分类、赋码、构面、拓扑等。入库过程中如出现问题, 应返回CASS9.0对数据进行修改。在完成数据入库后, 对地理信息数据应进行必要的拓扑检查、属性项检查等操作, 有规律性错误的可以直接在库中进行批量修改 (见图2) 。

4 结语

地形图数据入库是基础空间数据库建设维护的核心工作, 也是地理信息应用的基础性工作。随着新软件、新规范、新标准的推出和应用, 地形图数据入库的技术方法也必定做出重大改进。笔者在从事浙江省上虞地形图数据入库工作中, 针对CASS9.0软件, 对现有的入库方法进行分析, 对入库的步骤和内容重新进行了设计和规范, 一定程度上解决了入库软件的不适应问题。随着地理信息数据应用的发展, 要求也会越来越高, 尤其对地形图数据的更新将提出更高要求, 这些内容在本文中还未涉及, 下一步将对这方面的内容进行分析和探讨。

摘要：结合我国新的地形图图式的应用实例, 在CASS9.0成图软件的环境下, 对地形图数据入库的步骤和内容进行了分析, 并提出了具体解决的技术方法, 包括地形图数据整理、图形要素检查等, 该方法在上虞地形图数据入库工作中得到了应用, 一定程度上解决了现有地形图数据入库方法的不适应问题。

关键词：CASS9.0,地形图,数据入库

参考文献

[1]周丽珠, 周奎.基于CAD数据的GIS化处理过程的研究与应用[J].城市勘测, 2013 (5) :92-95.

[2]石吉宝, 张小波.利用CASS SME实现GIS数据质量检查的方法研究[J].城市勘测, 2013 (6) :74-76.

[3]CJ/T 215-2005, 城市市政综合监管信息系统地理编码[S].

[4]CJ/T 8-99, 城市测量规范[S].

“等高线地形图的判读”专题 篇4

二、知能构建（图1）

三、图表剖析

1.等高线地形图（图2）

（1）等高线的概念。地面海拔高度相等的各相邻点所连成的闭合曲线。

（2）等高线的基本特征。

同线等高：同一条等高线上各点海拔相等。

同图等距：相邻两等高线之间的高差叫等高距，等高距全图一致（特别说明的除外）。

线重必崖：不同等高线表示不同海拔高度，等高线不相交，重合处地形为陡崖。

密陡疏缓：同一幅图，等高线间距稀疏表示坡缓，密集表示坡陡，间隔相等的地方表示均匀坡。

（3）五种基本地形。

平原：海拔在200米以下，地势起伏小；等高线分布十分稀疏。

丘陵：海拔在200米到500米之间，相对高度小于100米，坡度和缓；等高线稀疏。

山地：海拔500米以上，相对高度大于100米，上部面积狭小；等高线密集。

高原：海拔500米以上，上部面积开阔；等高线边缘十分密集，中部明显稀疏。

盆地：海拔四周高、中间低。

（4）等高线地形图的判读（表2）。

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2.地形剖面图

（1）地形剖面图的含义。沿地表某一直线方向上的垂直剖面图，以显示剖面线上断面地势起伏状况。

（2）绘制步骤（图3）。

第一步，定剖面线：确定所要绘制剖面的方向，画出剖面基线AB。

第二步，定垂直比例尺：垂直比例尺一般是原图的5、10、15、20倍，倍数越大，起伏越明显。水平比例尺与原图一致。在原图下面绘水平线MN，按水平比例尺的大小定出剖面范围为横坐标，按垂直比例尺的大小绘出纵坐标。

第三步，建坐标：纵坐标的高程应根据垂直比例尺确定，图上的高程间距要与等高线地形图的等高距相等。

第四步，描点：将剖面线与等高线所有的交点尤其是特殊点（如最高点、最低点），按其水平距离和高程转绘到坐标图中。

第五步，连线：用光滑曲线将各点顺次连接，注意相邻两点间的升降趋势。

四、技巧点拨

★等高线地形图的判读技巧

1.等高线地形图的数值判读

（1）判读海拔和相对高度。根据等高线的特征即标高为海拔、同线等高、等高距全图一致等可读出图中任意一点的海拔，读出任意两点的海拔则可计算这两点的相对高度。一般说来，若在等高线地形图上，任意两点之间有n条等高线，等高距为d，则这两点的相对高度H可用公式 （n-1）d

陡崖的相对高度ΔH的取值范围：（n-1）d≤ΔH<（n+1）d。

陡崖崖顶的绝对高度：H大≤H顶

陡崖崖底的绝对高度：H小-d

（注：n为陡崖处重合的等高线条数，d为等高距，H大为重合等高线中最高的海拔，H小为重合等高线中最低的海拔。）

（2）闭合等值线的判读。等值线的闭合原则：当有闭合曲线位于两等值线之间时，若闭合曲线数值与其中的高值相等，则曲线内的数值高于这个高值且不超过一个等高距；若闭合曲线数值与其中的低值相等，则曲线内的数值低于这个低值且不超过一个等高距，即“大于大的，小于小的”原则。如图4中200

（3）等高线弯曲处数值大小的比较。确定弯曲部分为高值区还是低值区，一般采用垂线法和切线法。

①垂线法：在等值线图上弯曲最大处的两侧作各等值线的垂线，方向从高值指向低值。若箭头向中心辐合，则等值线弯曲处与两侧相比为低值区；若箭头向外围辐散，则等值线弯曲处与两侧相比为高值区（如图5）。

②切线法：在等值线弯曲最大处作某条等值线的切线，比较切点与切线上其它点的数值大小。若切点数值小于其它点的数值，则该处为低值区；若切点数值大于其它点的数值，则该处为高值区（如图6）

2.等高线地形图坡度大小的判读

（1）同一等高线图上坡度的大小。在同一等高线图上，等高线分布越密集，则坡度越陡；等高线分布越稀疏，则坡度越缓。可根据“坡度=垂直相对高度/水平距离”来确定。

（2）不同等高线图上坡度的大小。

①比例尺和等高距相同，则看等高线的疏密程度，等高线越密集，坡度越大；等高线越稀疏，坡度越小。如图7坡度由大到小为：C>A>D>B。

②比例尺相同，等高距不同，则相同的水平范围等高距越大，坡度越大；等高距越小，坡度越小。如图8坡度由大到小的顺序为：B>D>A>C。

③比例尺不同，等高距相同，则比例尺越大，坡度越大；比例尺越小，坡度越小。如图9坡度由大到小的顺序为：A>C>D>B。

3.河流流向的判断

等高线地形图中河流流向的判断方法：①根据等高线的数值变化判断出地势的大致走向，再根据“水往低处流”即可判断。②根据等高线的弯曲方向进行判断，河流流向与等高线的弯曲方向相反。③根据河流的支流流向进行判断，河流干流和支流的流向总是趋于一致的，知道某支流的流向，干流流向也可判断。

★等高线地形图的综合应用

1.大坝选址

河流峡谷最窄处，河岸距离近，便于截流和工程建设（河流两侧等高线密集，且两侧等高线距离近）；库区选址：开阔的河谷、山谷或洼地、盆地，面积大，满足大量水源的储存要求（等高线为中间低四周高的盆地地形，或狭长的谷地地形）。

2.港口选址

港口包括陆域和水域部分。陆域部分主要是装卸设备、仓储、交通等基础设施，水域部分主要是码头、航道，用等深线表示。陆域的选址：地势平坦的开阔地带，便于建筑（等高线海拔低且稀疏）；水域的选址：水深、开阔、风平浪静的港湾（等深线密集，水域面积较大）。

3.气象站选址

开阔，坡度适当，不被遮挡（等高线稀疏的高地）。

4.宿营地选址

避开河谷、河流、陡崖等危险位置；适宜选择地势较高的缓坡或平坦的鞍部。

5.公路线和铁路线选址

利用有利的地形地势，建在坡度和缓的地区；翻山时应选择缓坡，并通过鞍部；陡坡处线路呈“之”字形弯曲，以降低坡度，保证运输安全。另外还要充分考虑路线的长度，少过河建隧道，避免通过高寒区、沙漠区、沼泽区、永久冻土区、地下溶洞区等。

6.农业生产布局

根据等高线地形图反映的地形类型、地势起伏、坡度陡缓，结合气候和水源条件，因地制宜提出农、林、牧、渔业合理布局的方案。平原宜发展种植业；山区宜发展林业和畜牧业；开辟梯田，应选择在坡度平缓、有灌溉水源以及在附近修建水库后，不被淹没的地区。

7.工业区选址

一般选在等高线间距较大的地势平坦开阔处，节省建设投资；靠近河流，水源充足；有交通线经过，交通便利。

8.聚落分布

一般山区聚落多分布在地势较低的河谷地带（地势低平、水源充足、流水沉积形成深厚肥沃的土壤）；山区聚落规模小、数量少；平原地区聚落数量多、规模大（聚落主要分布在平原地区）。

五、典题精练

我国领土的最南端曾母暗沙是一处完全淹没在水下的珊瑚礁体，读图10曾母暗沙地形图，完成1～2题。

1.曾母暗沙的海底地形类型是：

A.海盆 B.海沟 C.大陆架 D.大陆坡

2.下列是沿E-F线所画的四幅剖面图，正确的是：

A B C D

基础地形图 篇5

对在新兴事物收到追捧的科技创新行业中，“大数据”目前正在走向理性与成熟。随着2006年Hadoop（分布式系统基础架构）的成立， 在2011年到2014年间人们对“大数据”这一概念的兴趣达到了狂热的地步，凡是必提“大数据”。而进入2015年，随着大数据真正的开始广泛落地应用在各个领域，也开始为大家所接受。同时，2015年以来“大数据世界”里的“热血青年”们转而痴迷于VR、AI这些“更新”的领域，大数据行业也开始趋于冷静，走向成熟。

企业大数据做好并不容易

硅谷著名投资机构Firstmark近期发布了2016年的大数据行业地形图（Bigdata Landscape 2016）。展现了如今大数据厂商的分布，巨杉数据库是唯一进入的中国企业。

关于大数据，有趣的是，它带给我们的很有可能并不像最初炒作时说的那种体验。

在科技界受到广泛关注的产品和服务，往往是那些人们可以触摸、感觉或涉及得到的，如：手机应用、社交网络、可穿戴设备、虚拟现实等。然而针对大数据，从根本上说，它是属于探索型的。当然，大数据影响着很多消费者或企业的用户体验。但大数据的核心还是企业技术，它背后涉及到的数据库、分析等等并没有几个人会看到。大数据同样是这样：企业是不可能在一夜之间将一项新技术真正运用起来的。

现在我们正面临着一个更大也更棘手的机会：采用大数据技术的企业范围更为广泛了，这涵盖了从中型企业到大型的跨国企业，这些企业在大数据应用过程中走了许多弯路：绝大多数这类公司，现有的技术基础设施都“能够凑效”，因此就认为可以通过“自身升级”同时引进一些开源的新技术就可以实现。结果最后不仅搭建起来的技术上有众多“水土不服”，同时更多是现有技术实力不足以支撑大数据新业务的需求。

另一个要去理解的关键点是：大数据的成功不是去实现一项技术（像Hadoop或者其他公司），而是要求把技术、人员和流程组合成一条组装线。你要做到的是获得数据，存储数据，清理数据，查询数据，分析数据，可视化数据。这里面有些是由产品本身去完成的，有些则依靠我们人类自身。并且，这一切都需要被無缝整合。最后，要使得它能够运作起来，整个公司从高级管理层开始，需要致力于构建一个数据驱动的文化，因为大数据不是“一件”事情，而是“一整件”事情。

还有最重要的一点，那就是企业级大数据领域，很难完全靠开源产品打遍天下的。任何大型的开源项目背后一定会有原厂的商业厂商提供原生的技术支持甚至是企业级的产品。因此，企业不应该只看到“开源大数据技术”就认为“我可以拿过来用了”，这是对于大数据最大的误区之一。

所以我认为，只有最优秀的大数据产品加上原厂的专业的技术支持，才是真正推动大数据快速落地的根本。

分析AI与大数据分析结合

在过去的几个月里，大数据分析的最主要趋势，是与AI人工智能的结合上。AI与大数据分析的结合，这有利于帮助大量数据的分析，从而得出预测的结论。AI 真正帮助人们实现了最初预想的“大数据的功能”，AI和机器学习在数据分析领域就代表了大数据下一步进化的方向。近期的AlphaGo的成功，就是AI与大数据有机结合的最好体现。

同时，对于大数据BI领域，AI的出现也大大提高了BI智能化的脚步。不断成熟的AI，可以帮助人们处理数据，计算公式，最终统计和分析出一些特定的适合的模型，这就做到了之前的数据科学家（Data scientists）在建模中的许多工作。

应用加速落地市场不断成熟

既然一些核心基础架构的挑战已然突破，应用层的大数据也随之正在迅速建立起来。

值得一提的是大数据应用两大趋势：

首先，会有许多许多 “大数据原生”应用程序，他们由自己最新的大数据技术建成，并代表了一个有趣的，为客户提供利用大数据而无需自行部署底层大数据技术的方式。

其次，人工智能在应用程序层面上也体现出了强大的表现。在许多依赖于AI的大数据应用中，AI的自动化程度已经接近于100%，甚至于很多场景下大大超过了人工操作的效率和准确性。

对于大数据的生态，我们可以从资本市场就可以很好的判断整个市场和生态的情况。第一波的大数据技术公司，基本都在2009～2013年成立，而至2015年以来，大多都经历了多轮的投融资，也在技术产品和业务方向上趋于稳定。整个2015年，大数据领域的VC投资额度为 66.4亿美金，占到了整个科技界投资的11%以上，这足以说明问题。另一方面，用户侧对于大数据的需求不断增加。根据IDC的调查数据，到2015年全球新兴大数据市场规模已经到达330亿美金的规模，在未来3年内市场规模更将突破500亿美元。

中国大数据产业机遇挑战并存

看完了硅谷评选的大数据地形图，作为一个中国的大数据厂商，也是唯一上榜的中国大数据厂商。我们既感到开心，也感觉到任重道远。

对于SequoiaDB进入这次Landscape，我认为主要原因也有以下几个：产品技术方面，我们作为一款标准化、商业化的新一代分布式数据库产品，我们的产品完全自主研发并且保持了高性能、稳定可靠；用户方面，我们的数据库产品在金融、电信和互联网等行业都得到大规模应用，客户包括民生、广发银行、电信移动等以及途牛、360安全路由等互联网用户，在企业用户中经受了考验才是对我们最大的认可；同时，品牌和技术生态构件上，我们与硅谷主流大数据厂商Cloudera，Databricks，Hortonworks等成为全面战略合作伙伴，也是国内仅有的一家Spark发行商认证的数据库厂商，在海内外构建了我们自己的大数据生态。此外，我们也获得了硅谷最具影响力的“红鲱鱼”和“快公司”的创新企业大奖，在创新品牌构建上也得到了硅谷的认可。

对于中国的大数据产业而言，当下可以说是机遇和挑战并存。

对于机遇，中国的大数据目前处在飞速发展期，传统的大数据需求旺盛的行业如金融、电信等都在积极的往新一代的大数据技术演进，深度挖掘数据的价值；同时，更多的传统企业，如制造业、贸易、零售等行业，在“产业转型”的背景下，也在寻找转型的方向，其中“大数据+”就是重要的方向之一；此外，国家对于大数据的大力支持也为大数据的发展构筑了良好的土壤和政策环境。

机遇之外，我认为更多的也是挑战。

相比硅谷，国内在大数据技术领域特别是在基础架构领域，目前基础仍相对薄弱，这也造成了国内大数据更多会集中在应用层面，而真正像数据库等基础架构的厂商可谓屈指可数。同时，国内大数据的应用场景和环境、特性与海外也有许多不相同的地方，对于众多引进入国内的海外厂商产品，或者是基于海外的开源产品构建的平台，在实际应用中会存在“水土不服”的问题。所以只有国内原厂厂商真正从基础做好自己的产品，才能更好解决国内大数据的需求。（感谢大数据专业媒体数据猿提供稿件支持）

责任编辑 华南