戴安·费：使用PostGIS生成（合理的）随机地理：河流化
内容提要
本文介绍了一个名为Squaria的大陆，它由一个SQL查询定义，具有高度不稳定的地理特征。文章讨论了河流和河湖的模拟，以及生成高度图和边界的方法。通过使用递归公共表达式（CTE）和空间函数，可以生成具有山脉、河流和湖泊的地形。最后，文章还讨论了河流的合流和分流问题，并提供了最终的脚本。
延伸解读
递归CTE的迭代本质与输出处理
文章指出，PostgreSQL中的递归CTE实际上是迭代执行：基础项先求值放入工作表，递归项反复执行直到工作表为空。输出包含工作表的所有历史记录，因此每个河流会有多行记录。最终查询通过自连接只保留每个河流的最后一步，这提醒读者在使用递归CTE时需注意结果集包含中间状态，必须显式过滤。
湖泊形成机制与局部最小值处理
河流可能流入被更高邻居包围的局部最小值区域。文章通过模拟湖泊蓄水来提升当前单元格的有效高度，使河流有机会流出。每次迭代高度增加2，最多尝试5次，可克服最多8个高度差。若仍无法流出，河流终止于内流湖。这一机制解决了内流盆地问题，但也引入了河流交叉的潜在悖论。
河流合流与分叉的修剪逻辑
当两条河流汇合后，若继续共享路径会导致重叠。文章通过修剪步骤解决：首先移除所有非最终记录，然后检测不同河流间共享的质心，并确定合流点。对于每条河流，在合流点处截断，确保支流只是支流，不会延续下游。这保证了河流网络的拓扑正确性，避免同一空间被多条河流占用。
Q&A
Squaria大陆的边界是如何定义的？
Squaria的边界由100单位包络内的Voronoi图定义，类似于Paul Ramsey的随机多边形生成方法。
如何生成Squaria的高度图？
高度图通过计算每个Voronoi多边形到山脉的距离，结合x坐标和随机噪声来生成高度值。
河流的源头是如何选择的？
河流源头从高度低于90且不接触边界的多边形中随机选择30个，也可以使用网格来更均匀地分布源头。
递归CTE在河流生成中是如何工作的？
递归CTE通过迭代方式工作：基础项初始化河流，递归项检查邻接多边形，选择较低且未访问过的邻居，并处理湖泊形成以克服局部最小值。
河流合流时如何处理重叠问题？
通过修剪操作，检测并移除与其他河流共享质心的河流部分，确保支流在合流点终止，避免重叠。
湖泊在河流模拟中起什么作用？
湖泊通过增加当前单元的有效高度，使河流能够克服局部最小值并继续流动，每个湖泊单元最多增加5次，每次增加2个高度单位。
