Spatial Modal Identification of Urban Waterlogging and Its Scale Conversion Model

XUE Fengchang; SUN Linli; LI Yuhui; TONG Yahui

doi:10.13203/j.whugis20250018

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Spatial Modal Identification of Urban Waterlogging and Its Scale Conversion Model

更新时间：2026-11-05

- Spatial Modal Identification of Urban Waterlogging and Its Scale Conversion Model
- Geomatics and Information Science of Wuhan University Vol. 50, Issue 6, Pages: 1191-1199(2025)
- 作者机构：
  
  1.中国气象局武汉暴雨研究所，湖北武汉，430205
  2.南京信息工程大学气象灾害地理信息工程实验室，江苏南京，210044
  3.内蒙古通辽市气象局，内蒙古通辽，028000
  4.漳州市芗城区气象局,福建漳州，363000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13203/j.whugis20250018
  CLC： TP18;P208
- Received：28 January 2025，
  
  Published：05 June 2025
- 稿件说明：
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薛丰昌,孙琳丽,李育慧，等.城市内涝空间模态识别及其尺度转换模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(6):1191-1199.

XUE Fengchang,SUN Linli,LI Yuhui,et al.Spatial Modal Identification of Urban Waterlogging and Its Scale Conversion Model[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(6):1191-1199.
薛丰昌,孙琳丽,李育慧，等.城市内涝空间模态识别及其尺度转换模型[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(6):1191-1199. DOI：10.13203/j.whugis20250018

XUE Fengchang,SUN Linli,LI Yuhui,et al.Spatial Modal Identification of Urban Waterlogging and Its Scale Conversion Model[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(6):1191-1199. DOI：10.13203/j.whugis20250018

摘要

尺度转换是地理信息科学中的一个重要研究领域，用以实现不同尺度空间数据的整合与客观规律认识。传统地理信息理论中以地理分辨率大小所定义的尺度不具有更加泛化的适用性，面向机理模型生成的对自然现象内在规律、内在机理表达的数据的尺度转换问题缺乏深入研究。以不同参数水平模拟的12场暴雨积涝数据为研究数据，利用矩阵分解识别积涝空间模态，以F

robenius范数作为约束条件，利用相似变换实现积涝模态权重系数矩阵尺度转换，进而实现暴雨积涝模拟数据尺度转换。采用平均绝对误差（mean absolute error，MAE）、均方误差（mean squared error，MSE)、决定系数（

²）作为评估指标，计算12个内涝模拟场次的尺度转换精度，每个模拟场次的MAE为0.04~0.11 m，MSE为0.001~0.02 m²，

²为0.86~0.97，表明其在多参数条件下具有一致性精度；12个模拟场次整体转换精度MAE为0.07 m，MSE为0.01 m²，

²为0.95，表明模型整体具有良好可靠性。通过识别不同尺度内涝数据所蕴含的空间模态，基于空间模态实现内涝模拟数据的尺度转换，丰富和发展地理信息尺度转换理论与实现技术。

Abstract

Objectives

This paper aims to address the critical challenge of scale conversion in geographic information science (GIS) by proposing a novel methodology for transforming multi-scale urban waterlogging simulation data. Traditional GIS scale conversion theories primarily focus on spatial resolution adjustments but lack applicability to data generated by mechanism-based models. Such models produce outputs reflecting the intrinsic laws of natural phenomena

and scale is redefined as the degree of representation of internal mechanisms. This paper aims to identify spatial modals inherent in urban waterlogging data across varying parameter-driven scales

to develop a mathematical framework for converting simulation data between these mechanism-defined scales

and to enrich GIS scale conversion theory by integrating spatial pattern recognition and mechanism-driven transformations.

Methods

12 simulated urban waterlogging datasets are generated under distinct parameter configurations of a hydrological model. These datasets represent diverse spatial manifestations of waterlogging influenced by nonlinear interactions between rainfall

terrain

and drainage systems. Matrix decomposition techniques are employed to extract latent spatial modals from the high-dimensional simulation data. The Frobenius norm

serving as a constraint

is integrated into a similarity transformation framework to mathematically convert the weight coefficient matrices associated with these spatial models across scales. Conversion accuracy

is rigorously evaluated using mean absolute error (MAE)

mean squared error (MSE)

and the coefficient of determination (

²).

Results

The proposed method demonstrated robust performance in cross-scale waterlogging data conversion. For individual simulation events

error metrics spanned MAE from 0.04 m to 0.11 m

MSE from 0.001 m² to 0.02 m²

and

² from 0.86 to 0.97

indicating consistent precision across diverse parameter conditions. Aggregate performance across all 12 scenarios yielded MAE was 0.07 m

MSE was 0.01 m²

and

² was 0.95

confirming the reliability of the proposed method.

Conclusions

This study advances the theory of geographic information scale conversion by establishing a mechanism-driven paradigm that transcends traditional resolution-based frameworks. The proposed method provides a generalized framework for mechanism-aware scale conversion in geographic information science

demonstrating significant applicability in disaster simulation

climate modeling

and multi-source geospatial data fusion.

关键词

Keywords

references

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