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    基于遙感數(shù)據(jù)的區(qū)域大氣質量空間分析模塊二次開發(fā)技術研究

    2016-06-30 12:02:33茅晶晶姜晟
    科技視界 2016年15期
    關鍵詞:氣溶膠可視化

    茅晶晶+姜晟

    【摘 要】顆粒物已經(jīng)成為我省主要城市的首要污染物,其作為氣溶膠物質的一種長期以來一直是空氣環(huán)境質量監(jiān)測的主要對象。利用衛(wèi)星遙感技術通過動態(tài)監(jiān)測氣溶膠光學厚度(AOD)等關鍵指標因子有利于進一步監(jiān)控灰霾、沙塵等空氣污染現(xiàn)象。本文利用GIS二次開發(fā)手段將這種通過遙感技術與地面數(shù)據(jù)相結合的方式,將模型擬合后的環(huán)境空氣質量分布與變化狀況以API指數(shù)的形式進行可視化表達,實時反映宏觀尺度全省各地區(qū)空氣質量與污染分布的目的。

    【關鍵詞】AO;可視化;氣溶膠

    【Abstract】Particulate matter has become the primary pollutant of the provinces major cities. As an aerosol substance, it has been a main target of ambient air quality monitoring. The technology of the satellite remote sensing can dynamic monitor the aerosol optical depth and other key index factors to further monitor the haze, dust and other air pollution phenomena. Complexed remote sensing technology and ground data, this paper gives the visualization of the process of air quality in the form of distribution and change of status API index, through the GIS secondary development tools, reaching the goal of macroscale reflect the regional distribution of the provinces air quality and pollution.

    【Key words】Arc Object; Visualization; Aerosol

    1 研究背景

    近年來,尤其是秋冬季節(jié)我省絕大多數(shù)城市的首要污染物是顆粒物,其作為氣溶膠物質的一種長期以來一直是空氣環(huán)境質量監(jiān)測的主要對象,同時也是空氣污染指數(shù)評價的重要因子。利用衛(wèi)星遙感技術通過動態(tài)監(jiān)測氣溶膠光學厚度(Aerosol Optical Depth,簡稱AOD)等關鍵指標因子,能夠有效解決地面固定觀測站空間覆蓋度不夠等問題[1],并可進一步輔助監(jiān)控灰霾、沙塵等空氣污染現(xiàn)象。

    氣溶膠光學厚度(AOD)被定義為介質的消光系數(shù)在垂直方向上的積分,是描述氣溶膠對光的衰減作用的主要因子。它是目前可以得到的氣溶膠數(shù)據(jù)中覆蓋范圍最廣、較準確的一種數(shù)據(jù),也是推算氣溶膠含量、評估大氣污染程度、確定氣溶膠氣候效應的關鍵因子[2-3]。

    GIS可視化技術(GIS Visualization)是目前信息領域中廣泛應用的一項技術,它通過強大、有效的地圖系統(tǒng)將復雜的空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)以地圖學的形式進行描述,兼具人性化的界面風格設計,實現(xiàn)了文本、圖形和圖像信息相結合的定位、查詢、檢索模式,信息表達形象直觀,使用操作簡單便捷[4]。

    通過遙感解譯數(shù)據(jù)與地面數(shù)據(jù)相結合的方式,環(huán)境空氣質量分布進行模型擬合利用ArcGIS平臺展示API指數(shù)擬合結果,在抽象的數(shù)值與具體的地理位置之間建立聯(lián)系,以特定的符號、顏色、圖表顯示在地圖上,實現(xiàn)衛(wèi)星遙感環(huán)境空氣質量的可視化表達。同時基于地圖的可視化信息,查詢、統(tǒng)計功能也將變得更加簡單、直觀,通過可視化的查詢語言,實現(xiàn)對AOD、API數(shù)據(jù)的圖表化查詢展現(xiàn);通過建立專題地圖,幫助用戶加深理解,從而有助于發(fā)掘數(shù)據(jù)、信息間的內在規(guī)律,實現(xiàn)輔助決策。

    2 需求分析

    通過提取美國對地觀測系統(tǒng)EOS-MODIS衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)中的氣溶膠信息,結合地面數(shù)據(jù)及其他氣象資料,依據(jù)建立的線性回歸擬合模型演算出空氣污染指數(shù)API及對應的環(huán)境空氣質量等級,并提供可視化表達界面,最終達到利用氣溶膠光學厚度AOD等遙感技術監(jiān)測數(shù)據(jù)實時反映宏觀尺度全省各地區(qū)空氣質量與污染分布狀況的目的。

    2.1 數(shù)據(jù)需求

    擬合模型所涉及的數(shù)據(jù)主要由三部分組成,其中輸入數(shù)據(jù)包括:①衛(wèi)星遙感氣溶膠光學厚度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)格式為柵格型,②相對空氣濕度數(shù)據(jù),可轉化為空間點圖層,數(shù)據(jù)格式為矢量型;輸出數(shù)據(jù)為空氣污染指數(shù)API,數(shù)據(jù)格式為柵格型。

    2.2 業(yè)務需求

    結合環(huán)境監(jiān)測具體業(yè)務需求,力求通過遙感技術與地面數(shù)據(jù)相結合的方式,將模型擬合后的環(huán)境空氣質量分布與變化狀況以API指數(shù)的形式進行可視化表達,從而達到實時反映宏觀尺度全省各地區(qū)空氣質量與污染分布的目的。

    3 設計思路

    3.1 模塊框架設計

    以江蘇省作為主要研究區(qū)域,以氣溶膠光學厚度AOD影像、相對空氣濕度RH數(shù)據(jù)為基礎,參照遙感AOD數(shù)據(jù)處理流程,利用ArcObject組件庫實現(xiàn)實時高效地遙感數(shù)據(jù)解析,并引入研究構建的AOD-API回歸統(tǒng)計模型,擬合計算得到全省各地區(qū)的API數(shù)值,同時利用ArcGIS軟件展現(xiàn)模擬結果,不僅大大提高了數(shù)據(jù)的處理效率,而且能夠直觀形象地表達全省范圍內的空氣狀況模擬結果,并與自動站實測數(shù)據(jù)進行比對。

    可視化模塊的總體架構分為界面層、業(yè)務邏輯層和數(shù)據(jù)訪問層三個層次。界面層用于采集用戶輸入的相關信息,展示地理信息和模擬結果。該層利用ArcGIS軟件界面,同時調用.Net定制的WinForm界面。業(yè)務邏輯層在模塊運行提供地理信息處理功能,根據(jù)具體業(yè)務需求,業(yè)務層把界面上用戶輸入的信息通過業(yè)務規(guī)則分解,需要進行地理信息處理的,把參數(shù)推送給AO組件的接口,并接受運行結果再傳遞給界面顯示;需要與屬性信息之間進行交互的,通過適配器讀取屬性信息進行運算,業(yè)務層起到承上啟下的作用。數(shù)據(jù)訪問層主要用于模塊運行時所要涉及的空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù),提供接口供業(yè)務邏輯層訪問調用。

    3.2 模塊開發(fā)環(huán)境

    氣溶膠數(shù)據(jù)反演模塊采用.Net開發(fā)平臺,利用ArcGIS平臺提供的ArcObject接口進行二次開發(fā),實現(xiàn)AOD影像數(shù)據(jù)解析、回歸模型擬合、結果統(tǒng)計渲染等功能。

    ArcObject(簡稱AO)是ESRI公司ArcGIS家族中應用程序ArcMap、ArcCatalog和ArcScene的開發(fā)平臺,它是基于COM(Components object Model 對象組件模型)技術所構建的一系列COM組件集,具有很強的GIS功能和制圖功能,有1800多個組件、幾百個具有良好文檔說明的接口和數(shù)千個方法組成,作為ArcGIS可重用的通用二次開發(fā)組件集,以其強大的功能類庫,對地理信息系統(tǒng)(GIS)的功能實現(xiàn)和擴展表現(xiàn)得十分出色[5]。

    3.3 模塊數(shù)據(jù)來源

    1)空間數(shù)據(jù)

    采用的是1:250,000江蘇省行政區(qū)劃圖、江蘇省省轄市行政區(qū)劃圖等。

    2)濕度數(shù)據(jù)

    模型構建中涉及的濕度(RH)數(shù)據(jù)是由省氣象局提供,時間跨度由2008年7月1日至2009年6月30日共計一年。在模塊計算過程中通過Excel適配器讀取Excel固定格式的濕度數(shù)據(jù),根據(jù)時間、省轄市名稱獲得相應值。

    4 開發(fā)過程

    根據(jù)課題的研究結果,設計參數(shù)的設置界面,在界面上選擇待處理的AOD數(shù)據(jù)、研究區(qū)域、工作路徑等參數(shù),根據(jù)參數(shù)首先對AOD數(shù)據(jù)名稱進行解析,得出具體AOD數(shù)據(jù)日期,同時進行格式轉換,剔除異常值并獲取研究區(qū)域內的AOD點圖層,通過IDW插值補全全省AOD數(shù)據(jù)。另一方面讀取Excel統(tǒng)計表中各相關監(jiān)測點位的空氣相對濕度數(shù)據(jù),根據(jù)樣本日期提取出當日的相對濕度值,生成相對濕度點圖層,再通過IDW插值方法生成全省濕度數(shù)據(jù)。之后,根據(jù)樣本日期所處的季節(jié)選擇相應的AOD-API回歸統(tǒng)計模型,進行氣溶膠光學厚度AOD與相對空氣濕度RH的公式擬合計算,得到全省范圍內各地區(qū)的API估算值,并與實測數(shù)據(jù)進行比對,分別利用分層設色渲染,可視化展現(xiàn)模擬結果。

    5 關鍵技術應用

    1)刪-矢數(shù)據(jù)轉換技術

    氣溶膠光學厚度(AOD)數(shù)據(jù)是柵格格式,其中包含異常值,不利于進一步的空間分析,利用GIS平臺提供的數(shù)據(jù)格式轉換Conversion工具,將柵格數(shù)據(jù)轉換成矢量數(shù)據(jù),在剔除異常值后,進行插值,獲得研究區(qū)域內較為完整的數(shù)據(jù)分布。

    在多個圖層參與計算時,柵格數(shù)據(jù)較為簡便,此時將插值后的AOD數(shù)據(jù)和濕度數(shù)據(jù)都轉換成柵格數(shù)據(jù)格式,利用Raster Calculator工具,對獨立兩個柵格圖層進行空間數(shù)值計算,得到最終模型擬合結果。

    2)GIS插值技術

    氣溶膠光學厚度(AOD)數(shù)據(jù)解譯后,為了展示整個區(qū)域的空氣質量狀況,需要將未知數(shù)據(jù)地區(qū)的污染物濃度值利用插值方法得出。ArcGIS提供了反距離權重插值法、樣條函數(shù)法、克里金法等一些特定用途的空間插值函數(shù)。經(jīng)過優(yōu)化模擬可知,反距離權重插值法的結果能更好地反映江蘇省地區(qū)的實際污染情況。反距離權重插值以插值點與實際觀測樣本點之間的距離為權重。

    反距離權重插值法要求對受影響的局部控制點有清楚的認識,且其結論直接受到采樣點數(shù)值的影響,采樣點越多,對局部的真實反映越強,利用反距離權重插值法所確定的污染范圍就越準確。

    3)分層設色渲染技術

    平臺的空間渲染模塊為管理人員提供區(qū)域空氣質量空間分析動態(tài)插值與渲染功能,直觀地展示空氣質量實時空間分布特征,實現(xiàn)對監(jiān)測因子的空氣質量空間分析動態(tài)插值渲染功能,直觀地展示了區(qū)域空氣質量實時空間分布特征。平臺的空間渲染模塊需要根據(jù)各站點的小時值、日均值等實時生成污染物濃度空間渲染圖,利用GIS技術實現(xiàn)這一目標。

    6 可視化模塊展示

    1)加載預處理后的MODIS氣溶膠光學厚度AOD柵格數(shù)據(jù)圖層。

    2)參數(shù)調整設置

    選擇氣溶膠模擬模塊,根據(jù)主要參數(shù)設置窗體的提示設置運算所需的參數(shù)。主要包括,待解析的遙感AOD數(shù)據(jù)、參與運算的江蘇省行政區(qū)劃面狀圖層、根據(jù)選擇AOD數(shù)據(jù)的名稱模塊會自動解析出AOD數(shù)據(jù)所處的日期、確定運算過程中是否考慮濕度因子、根據(jù)解析時間和是否考慮濕度因子自動顯示模塊運算的公式、參與模塊運算的外部數(shù)據(jù)(xls格式)的位置和模塊運行時產(chǎn)生中間和結果數(shù)據(jù)存儲的文件夾路徑。

    3)過程演算與專題制圖

    開始計算后,經(jīng)過后臺的數(shù)據(jù)轉換、IDW插值、柵格運算、圖層渲染、結果輸出等步驟,最終生成一個系列圖層,主要包括AOD參照圖層、API擬合圖層等。

    7 結論

    基于ArcGIS平臺二次開發(fā)了AOD-API擬合與可視化表達模塊,實現(xiàn)遙感AOD數(shù)據(jù)和RH數(shù)據(jù)自動推演出API數(shù)據(jù)的計算過程,并實現(xiàn)運行結果表明,RS/GIS可視化技術支持下的全省空氣狀況及變化趨勢模擬與傳統(tǒng)表征手段相比,能夠更好的體現(xiàn)不同地區(qū)空氣環(huán)境質量的區(qū)域分異性,更為準確地顯示顆粒物污染的程度和變化情況。

    【參考文獻】

    [1]王家成,朱成杰,等.北京地區(qū)多氣溶膠遙感參量與PM2.5相關性研究[J].中國環(huán)境科學,2015,35(7):1947-1956.

    [2]單楠,楊曉暉,等.基于MODIS的中國陸地氣溶膠光學厚度時空分布特征[J].中國水土保持科學,2010,10(5):24-30.

    [3]李成才,毛節(jié)泰,等.利用MODIS研究中國東部地區(qū)氣溶膠光學厚度的分布和季節(jié)變化[J].科學通報,2003,48(19):2094-2100.

    [4]孫玉鋒,郝天曙,章彧,陸惠勇.基于GIS的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可視化技術研究與實踐[J].電子技術與軟件工程,2015,16:109-111.

    [5]賴劍菲,江舟.基于ArcObjects的組件式GIS的開發(fā)與研究[J].國土資源信息化,2005:29-32.

    [責任編輯:湯靜]

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