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    青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計

    2018-05-23 06:27:23費建瑤黃曉東高金龍梁天剛
    草業(yè)科學(xué) 2018年4期
    關(guān)鍵詞:雪災(zāi)牧區(qū)家畜

    費建瑤,黃曉東,高金龍,梁天剛

    (草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室 農(nóng)業(yè)部草牧業(yè)創(chuàng)新重點實驗室 蘭州大學(xué)草地農(nóng)業(yè)科技學(xué)院,甘肅 蘭州 730020)

    青藏高原地區(qū)是我國主要牧區(qū)之一,同時也是我國三大積雪分布區(qū)之一。青海省牧區(qū)位于青藏高原東北部,屬高寒牧區(qū),冬春季易受到雪災(zāi)的影響[1]。由于該牧區(qū)是天然牧區(qū),生產(chǎn)方式較落后,基礎(chǔ)設(shè)施薄弱,冬春季受降雪量的影響較大,故對自然災(zāi)害的抵抗能力相對較差[2],尤其是將畜牧業(yè)作為主要經(jīng)濟(jì)來源,其經(jīng)濟(jì)狀況和生命財產(chǎn)安全易受到雪災(zāi)的威脅[3]。根據(jù)1949-2002年氣象及雪災(zāi)資料顯示,該牧區(qū)遭受的雪災(zāi)凍害發(fā)生頻繁,造成的直接經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重[4]。所以,青海省牧區(qū)的雪災(zāi)監(jiān)測和預(yù)防工作顯得很重要。而地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)的應(yīng)用使針對雪災(zāi)相關(guān)數(shù)據(jù)資料的統(tǒng)計分析變得較為容易。從20世紀(jì)60年代至今,GIS的應(yīng)用越來越廣泛,相關(guān)產(chǎn)品也越來越多[5]。地理信息系統(tǒng)在采集、處理、存儲、管理、分析、輸出地理空間數(shù)據(jù)及屬性信息中發(fā)揮了很大作用,方便了大家對地理空間數(shù)據(jù)及業(yè)務(wù)的處理[5]。網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)(WebGIS)則是將GIS的單機環(huán)境逐漸轉(zhuǎn)換為網(wǎng)絡(luò)環(huán)境,減少了數(shù)據(jù)操作人員對系統(tǒng)環(huán)境的依賴,同時增加了數(shù)據(jù)資源的共享。

    目前,已經(jīng)有很多學(xué)者通過遙感技術(shù)及GIS較準(zhǔn)確地對牧區(qū)積雪的變化進(jìn)行監(jiān)測分析。王瑋[6]利用遙感和地理信息系統(tǒng)等技術(shù),根據(jù)2003-2010年青藏高原地區(qū)積雪數(shù)據(jù)集、氣象觀測數(shù)據(jù)、家畜、草地、社會經(jīng)濟(jì)資料及雪災(zāi)預(yù)警模型,設(shè)計開發(fā)了基于ArcGIS Server和Flex(Adobe Flex)等技術(shù)的青藏高原牧區(qū)積雪監(jiān)測與雪災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)。薩楚拉[3]以內(nèi)蒙古草原牧區(qū)雪災(zāi)快速監(jiān)測技術(shù)和雪災(zāi)風(fēng)險評價方法為基礎(chǔ),結(jié)合內(nèi)蒙古2003-2012年共10年的積雪時空動態(tài)監(jiān)測分析數(shù)據(jù),以Visual C#語言為開發(fā)平臺,借助ArcEngine設(shè)計實現(xiàn)了內(nèi)蒙古草原牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與風(fēng)險評價輔助決策系統(tǒng);王建忠等[7]基于Geomedia WebMap和SQL Server 2000開發(fā)了新疆牧區(qū)雪災(zāi)預(yù)報預(yù)警系統(tǒng);賀俊杰等[8]以Windows 98為工作平臺使用VB6.0(Visual Basic 6.0)設(shè)計開發(fā)了雪災(zāi)監(jiān)測服務(wù)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)使雪災(zāi)相關(guān)資料更好地服務(wù)于雪災(zāi)風(fēng)險監(jiān)測工作,在設(shè)計及思想上做了很大貢獻(xiàn),但仍然存在一些問題,如數(shù)據(jù)資料的更新緩慢,手工處理過程繁雜,系統(tǒng)的運算能力較弱,以及系統(tǒng)缺乏靈活性等。這是由于雪災(zāi)風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警需要以大量的數(shù)據(jù)作為分析及解釋的基礎(chǔ),而數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)是對原始?xì)庀笫占Y料去云干擾、去異常值及插值補值的處理[9]。所以,在進(jìn)行WebGIS系統(tǒng)開發(fā)時,系統(tǒng)的功能常遭到約束,可操作的數(shù)據(jù)范圍常受到限制,不能及時更新數(shù)據(jù)資料。而GeoServer具有開源和靈活的特點,雖然ArcGIS Server在進(jìn)行地圖渲染、切片時的效率高于GeoServer,且較后者更節(jié)約存儲空間,但是使用GeoServer可以增加開發(fā)的靈活性和系統(tǒng)的可移植性,而且不會受付費問題的影響[10]。使用開源框架雖然會降低開發(fā)效率、增加耗時,但是卻具有低成本及易擴充的特點。開源軟件大眾協(xié)同、開放式共享、持續(xù)創(chuàng)新的特點令開源項目更具有發(fā)展?jié)摿Γ@點從全球開源軟件項目風(fēng)險投資的持續(xù)增長中也可以看出[11]。MATLAB強大的數(shù)字處理能力在其提供了MATLAB Builder for java這個工具之后,使J2EE也能很好地利用MATLAB的內(nèi)置函數(shù),從而開發(fā)出具有較強運算能力的系統(tǒng)。通過以XML的方式讀取系統(tǒng)模塊配置參數(shù),可增加系統(tǒng)的靈活性,將重復(fù)的數(shù)據(jù)處理工作模塊化,降低了人工成本。開發(fā)Web系統(tǒng)則是為了方便客戶端的使用,不過相應(yīng)地會增加服務(wù)器的負(fù)荷。而這些特點在一定程度上能彌補上述系統(tǒng)中存在的問題。

    本研究以青海省雪災(zāi)風(fēng)險綜合評價的Logistic回歸模型[1]、雪災(zāi)家畜死亡率估測BP-ANN模型[12]為基礎(chǔ),將人均GDP、年均溫、最大雪深、積雪覆蓋日數(shù)、坡度、平均溫度、春季雪災(zāi)概率、雪災(zāi)綜合風(fēng)險、均溫小于-5 ℃的持續(xù)天數(shù)和積雪覆蓋率10項風(fēng)險因子作為輸入數(shù)據(jù),將區(qū)域邊界圖、縣行政區(qū)劃圖、水系湖泊圖幾項區(qū)域信息作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),使用GeoServer地圖服務(wù),PostgreSQL數(shù)據(jù)庫、MVC(Model模型,View視圖,Controller,控制器)設(shè)計模式以及J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition),以實現(xiàn)包含青海省牧區(qū)雪災(zāi)發(fā)生概率評估、雪災(zāi)家畜死亡率的預(yù)測、區(qū)域信息及雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警歷史數(shù)據(jù)查詢、超閾值預(yù)警信息發(fā)布等功能的青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警的WebGIS系統(tǒng)。

    1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

    青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)是基于青海雪災(zāi)風(fēng)險綜合評價的Logistic回歸模型和雪災(zāi)家畜死亡率估測BP-ANN模型結(jié)合區(qū)域邊界圖、縣行政區(qū)劃圖、水系湖泊圖幾項區(qū)域信息最終以可視化方式展示青海省牧區(qū)雪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖、雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖,并提供歷史雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警數(shù)據(jù)查詢以及屬性查詢、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、超閾值預(yù)警信息發(fā)布等功能的WebGIS。該系統(tǒng)的雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警功能主要依賴雪災(zāi)風(fēng)險概率運算以及雪災(zāi)家畜死亡率運算。根據(jù)影響因子計算出雪災(zāi)風(fēng)險概率及家畜死亡率,并將結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行渲染,生成雪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖及雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖,然后將柵格圖片發(fā)布至Web頁面,便于可視化顯示。在獲取到雪災(zāi)發(fā)生概率和雪災(zāi)家畜死亡率之后,參照青海雪災(zāi)風(fēng)險等級[13]及雪災(zāi)預(yù)警分級評價標(biāo)準(zhǔn)[1]篩選高風(fēng)險等級的數(shù)值及其坐標(biāo)值,并在系統(tǒng)內(nèi)發(fā)布預(yù)警信息。

    其中,雪災(zāi)風(fēng)險概率運算主要以馬曉芳等[1]提出的青海雪災(zāi)風(fēng)險綜合評價的Logistic回歸模型作為參考:

    Logistic(P)=-12.559+0.601x1+2.544x2+3.066x3+1.724x4+7.837x5。

    式中:x1、x2、x3、x4、x5分別為坡度、積雪覆蓋日數(shù)、年均溫、最大雪深、人均GDP;P為雪災(zāi)發(fā)生的概率[1]。該功能以人均GDP、年均溫、最大雪深、積雪覆蓋日數(shù)、坡度5項影響因子作為數(shù)據(jù)輸入,通過數(shù)字矩陣轉(zhuǎn)換以及回歸運算輸出雪災(zāi)發(fā)生概率的柵格數(shù)據(jù)即空間分布。

    而雪災(zāi)家畜死亡率的計算則以高金龍等[12]訓(xùn)練并提出的雪災(zāi)家畜死亡率估測BP-ANN模型為參考,將雪災(zāi)發(fā)生概率、平均溫度、春季雪災(zāi)概率、均溫小于-5 ℃的持續(xù)天數(shù)和積雪覆蓋率5項影響因子作為輸入層,通過數(shù)字矩陣轉(zhuǎn)換以及BP-ANN模型運算模擬輸出未知雪災(zāi)事件導(dǎo)致的家畜死亡率的柵格數(shù)據(jù)即空間分布。

    超閾值及其對應(yīng)坐標(biāo)的提取則是根據(jù)雪災(zāi)風(fēng)險概率運算以及雪災(zāi)家畜死亡率的運算結(jié)果,依照青海雪災(zāi)風(fēng)險等級及雪災(zāi)預(yù)警分級評價標(biāo)準(zhǔn),篩選高風(fēng)險等級的數(shù)值,并且追蹤其對應(yīng)的坐標(biāo)值,記錄數(shù)值,然后生成預(yù)警信息,進(jìn)行系統(tǒng)內(nèi)預(yù)警信息的發(fā)布。

    該系統(tǒng)的主界面為青海省區(qū)域邊界圖、縣行政區(qū)劃圖、水系湖泊圖的疊加顯示,左上角系統(tǒng)觸發(fā)屬性查詢、雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警歷史數(shù)據(jù)查詢、預(yù)警信息查詢窗口??稍谒阉鳈谥羞M(jìn)行屬性信息的查詢,也可在地圖元素中點擊獲取屬性信息。雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警歷史數(shù)據(jù)的查詢需要在獲取結(jié)果后確認(rèn)是否顯示,以加載圖層。頂部的菜單欄中可以進(jìn)行雪災(zāi)風(fēng)險評估與預(yù)警、系統(tǒng)維護(hù)功能的切換,頁面上方為坐標(biāo)信息的顯示,右下角具備鷹眼功能,右上角可以選擇需要顯示的圖層。

    圖1 青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)主界面Fig. 1 Main interface of snow disaster system in Qinghai Province

    該系統(tǒng)遵循MVC的分層設(shè)計思想,將系統(tǒng)整體上分為數(shù)據(jù)層、應(yīng)用邏輯服務(wù)層以及表現(xiàn)層,在此不進(jìn)行詳細(xì)說明。這種設(shè)計模式可增加代碼的可維護(hù)性和重用性,使組件分離、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)更清晰[14],并且將部分邏輯分析處理轉(zhuǎn)由瀏覽器承擔(dān),可緩解服務(wù)器的壓力。圖2為青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)圖。服務(wù)器使用Tomcat,采用B/S(Browser/Server)結(jié)構(gòu),即瀏覽器和服務(wù)器模式,使客戶端的操作不受操作環(huán)境的影響,只需要考慮瀏覽器。

    2 研究內(nèi)容

    2.1 數(shù)據(jù)整理

    根據(jù)系統(tǒng)功能模塊的需求,整理設(shè)計關(guān)于影響因子、區(qū)域信息、系統(tǒng)參數(shù)的數(shù)據(jù)庫,即創(chuàng)建用于查詢及管理的屬性數(shù)據(jù)表、部分地圖的空間數(shù)據(jù)表、系統(tǒng)參數(shù)表以及柵格地圖,其中柵格地圖、部分矢量地圖以文件形式存儲。數(shù)據(jù)內(nèi)容包括青海村莊、鄉(xiāng)(鎮(zhèn))、縣、省道、湖泊、縣道、河流及中國省界,元素類型、運算參數(shù)、文件存儲目錄,人均GDP、年均溫、最大雪深、積雪覆蓋日數(shù)、坡度、平均溫度、春季雪災(zāi)概率、雪災(zāi)綜合風(fēng)險、均溫小于-5 ℃的持續(xù)天數(shù)以及積雪覆蓋率。

    2.2 分析運算

    根據(jù)青海雪災(zāi)風(fēng)險綜合評價的Logistic回歸模型[1]、雪災(zāi)家畜死亡率估測BP-ANN模型[12]、青海雪災(zāi)風(fēng)險等級及雪災(zāi)預(yù)警分級評價標(biāo)準(zhǔn),利用MATLAB與Java的混合開發(fā)完成系統(tǒng)的分析運算功能,生成青海省牧區(qū)雪災(zāi)風(fēng)險概率及家畜死亡率,篩選高風(fēng)險等級的數(shù)值及其對應(yīng)坐標(biāo)值。該運算在MATLAB中設(shè)計實現(xiàn),以輸入輸出為界限進(jìn)行功能的構(gòu)建,方便在Java中調(diào)用。

    2.3 數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換

    數(shù)據(jù)是系統(tǒng)進(jìn)行運算與邏輯分析的基礎(chǔ),各功能模塊依附的框架所支持的數(shù)據(jù)類型不同。屬性數(shù)據(jù)使用關(guān)系數(shù)據(jù)表進(jìn)行存儲,區(qū)域信息的矢量數(shù)據(jù)以空間數(shù)據(jù)表、GML、KML形式存儲,用于空間運算的柵格數(shù)據(jù)則使用Geo tiff形式存儲。而調(diào)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行不同操作時需要轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)。主要的轉(zhuǎn)換操作有圖像與數(shù)字矩陣間的相互轉(zhuǎn)換、柵格及矢量數(shù)據(jù)的圖片化展示、柵格及矢量數(shù)據(jù)的PostgreSQL存儲。這些操作分別使用MATLAB(geotiffread、geotiffwrite等)、GeoServer(REST API)以及PostgreSQL(PostGIS)實現(xiàn),為系統(tǒng)對雪災(zāi)影響因子及青海省區(qū)域信息的處理提供了良好的支持。

    圖2 青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)圖Fig. 2 Architecture of snow disaster system in Qinghai Province

    2.4 圖層及數(shù)據(jù)發(fā)布

    對分析運算和邏輯處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行前臺頁面的展示,包括區(qū)域信息的圖層疊加、地圖元素屬性的查詢、雪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖及雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖的顯示、超閾值預(yù)警信息的發(fā)布。為了提高加載速率,部分矢量地圖使用GML/KML形式加載,柵格地圖依賴WMS(Web Map Server)使用Geoserver進(jìn)行發(fā)布。

    3 研究方法與技術(shù)路線

    3.1 系統(tǒng)的整體建設(shè)及分析

    該系統(tǒng)屬于WebGIS系統(tǒng),包含地圖服務(wù)GeoServer,用于展示青海省區(qū)域信息、雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警數(shù)據(jù)及簡單的空間分析處理;進(jìn)行前臺頁面地圖展示的核心組件OpenLayers,用于圖層展示并向GeoServer發(fā)送相關(guān)業(yè)務(wù)請求;進(jìn)行數(shù)據(jù)操作、數(shù)據(jù)模型處理以及邏輯業(yè)務(wù)處理的基于J2EE實現(xiàn)的系統(tǒng)核心部分,用于青海雪災(zāi)風(fēng)險綜合評價Logistic回歸運算、雪災(zāi)家畜死亡率BP-ANN估測、超閾值及其對應(yīng)坐標(biāo)值的提取、地圖元素屬性查詢及修改;支持空間數(shù)據(jù)的PostgreSQL數(shù)據(jù)庫,用于數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)運算(圖3)。

    本系統(tǒng)依賴GeoServer地圖服務(wù),依照WMS(Web Map Server)、WFS(Web Feature Server)以及WCS(Web Coverage Server)規(guī)范進(jìn)行柵格及矢量地圖的發(fā)布、地圖要素的操作以及空間分析。使用Openlayers向GeoServer發(fā)送XML請求獲取地圖元素,并在前臺頁面進(jìn)行地圖展示。其空間數(shù)據(jù)的處理及運算部分主要依賴于PostgreSQL、MATLAB(MATLAB Builder for Java)以實現(xiàn)圖像與數(shù)字矩陣的轉(zhuǎn)換、模型矩陣的運算及風(fēng)險等級和預(yù)警數(shù)據(jù)的生成。數(shù)據(jù)的存儲使用PostgreSQL,分為屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù),并輔以tif(Geo tiff)格式以文件形式存儲柵格數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)的查詢和空間分析處理提供數(shù)據(jù)支持。

    圖3 青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)內(nèi)容和方法Fig. 3 Content and method of construction of snow disaster system in Qinghai Province

    與單一地調(diào)用地圖服務(wù)展示地圖數(shù)據(jù)不同的是,該系統(tǒng)使用MATLAB的MATLAB Builder for Java功能對數(shù)字矩陣進(jìn)行回歸運算,從而獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)。MATLAB Builder for Java是MATLAB Compiler的一個擴展功能,該功能可以將MATLAB中設(shè)計好的算法直接轉(zhuǎn)成Java類,為Java與MATLAB的混合開發(fā)提供了便利,這種設(shè)計可以增強系統(tǒng)的運算能力。

    3.2 運算模型的設(shè)計

    利用MATLAB設(shè)計實現(xiàn)系統(tǒng)的運算功能是本研究的重要環(huán)節(jié),系統(tǒng)中將其分為4部分,圖像轉(zhuǎn)為數(shù)字矩陣、模型的運算分析、數(shù)字矩陣轉(zhuǎn)圖像和地圖數(shù)據(jù)存儲。上文中提到的青海省區(qū)域信息(村莊、鄉(xiāng)鎮(zhèn)、縣、省道、縣道、湖泊、河流)以矢量數(shù)據(jù)和關(guān)系數(shù)據(jù)表形式存儲,可以直接在地圖中獲取元素及其信息,比如祁連縣(位于青海省東北部)。而用于模型運算的影響因子(人均GDP、年均溫、最大雪深、積雪覆蓋日數(shù)、坡度、雪災(zāi)發(fā)生概率、平均溫度、春季雪災(zāi)概率、均溫小于-5 ℃的持續(xù)天數(shù)和積雪覆蓋率)則為柵格數(shù)據(jù),該系統(tǒng)中使用tif格式,便于MATLAB進(jìn)行運算。從ArcMap中導(dǎo)出的每一個影響因子的地圖數(shù)據(jù)文件包含5類,分別為.tif(標(biāo)記圖像文件)、tfw(坐標(biāo)文件)、tif.aux.xml(柵格輔助信息)、tif.ovr(金字塔文件)、tif.xml(影像文本信息,為非必需文件),而用于模型運算的為.tif標(biāo)記圖像文件。MATLAB擁有矩陣運算能力和圖形化功能,其內(nèi)置geotiffread、regress、geotiffwrite等函數(shù)可實現(xiàn)圖像讀入、矩陣轉(zhuǎn)換、矩陣運算、異常值處理、重新繪圖等。MATLAB與Java的混合編程簡化了編程的復(fù)雜性,同時增加了系統(tǒng)處理復(fù)雜模型的能力。但是由于圖形矩陣容易消耗內(nèi)存,若需要的存儲空間超過內(nèi)存大小或者連續(xù)的存儲空間不足都會造成內(nèi)存溢出,所以在MATLAB的代碼設(shè)計中盡量減少for循環(huán)的使用,提前為容易消耗內(nèi)存的變量分配連續(xù)的內(nèi)存空間,并及時回收整理內(nèi)存。系統(tǒng)設(shè)計將運算功能和查詢功能分開,也是為了緩解內(nèi)存的消耗,Logistic回歸運算、BP-ANN模型運算、數(shù)值及坐標(biāo)的提取不必實時進(jìn)行,只需在系統(tǒng)收到運算命令后進(jìn)行相應(yīng)的矩陣運算。而首次生成的tif文件(青海雪災(zāi)風(fēng)險概率或青海雪災(zāi)家畜死亡率)在進(jìn)行空間分析和渲染后生成需要的結(jié)果圖,存儲后供下次查詢時直接使用,無需再次進(jìn)行復(fù)雜的運算,這樣既可以減少服務(wù)器的壓力,也能縮短系統(tǒng)的響應(yīng)時長。此功能需要中間參數(shù)表的支持,以便進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的存儲,包括數(shù)據(jù)日期、雪災(zāi)風(fēng)險概率及雪災(zāi)家畜死亡率文件的存放目錄、數(shù)據(jù)版本號等信息。超閾值及其坐標(biāo)的提取是針對風(fēng)險概率及家畜死亡率進(jìn)行的運算,將篩選的數(shù)據(jù)記錄在獨立的數(shù)據(jù)表中,前臺頁面調(diào)用時以預(yù)警信息的形式顯示。

    3.3 主要功能實現(xiàn)的設(shè)計

    以xml進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)文件的讀取,是考慮到OpenLayers在調(diào)用函數(shù)訪問GeoServer地圖服務(wù)時,由于讀取地圖的方式不一樣,導(dǎo)致主要參數(shù)的不同。KML和GML文件不經(jīng)過GeoServer地圖服務(wù)就可以在頁面上呈現(xiàn),而shp(shape)和tif類型的文件則需要通過OpenLayers的WFS和WMS方法訪問GeoServer從而顯示地圖。在xml中修改url、featureNS、featureType等參數(shù),系統(tǒng)在加載時讀入。以Excel導(dǎo)入方式進(jìn)行地圖元素屬性以及主要信息表的維護(hù),該功能使用Jxl包(jar包)來完成對Excel文件的讀寫,Jxl包含操作Workbook、Sheet及Cell的類。在數(shù)據(jù)寫入層進(jìn)行Excel文件的存儲和數(shù)據(jù)庫表的更新。

    系統(tǒng)中Logistic線性回歸模型、雪災(zāi)家畜死亡率估測BP-ANN模型的實現(xiàn)依賴MATLAB Builder for java 工具。在MATLAB中使用net.trainParam方法訓(xùn)練出理想的網(wǎng)絡(luò),使用矩陣運算實現(xiàn)多元回歸算法,利用deploytool生成相應(yīng)的jar包,然后在Java中進(jìn)行調(diào)用,使用方法與一般的類一樣。實現(xiàn)過程中對代碼的執(zhí)行效率進(jìn)行了簡單測試(MATLAB使用clock和etime,Java使用System.currentTimeMillis),MATLAB中的執(zhí)行時間明顯小于Java中的。

    4 系統(tǒng)主要功能的設(shè)計

    青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)的主要功能包括屬性信息查詢、雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警歷史數(shù)據(jù)查詢、雪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖及雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖的展示、雪災(zāi)風(fēng)險概率及家畜死亡率的運算、超閾值及其對應(yīng)坐標(biāo)值的提取、系統(tǒng)用戶管理、數(shù)據(jù)導(dǎo)入(圖4)。系統(tǒng)的主要目的為計算雪災(zāi)風(fēng)險概率、家畜死亡率、超閾值及其對應(yīng)坐標(biāo)值,查詢管理區(qū)域信息數(shù)據(jù)、雪災(zāi)風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警數(shù)據(jù)。

    4.1 屬性信息的顯示

    根據(jù)區(qū)域信息圖的矢量數(shù)據(jù),抽取其屬性數(shù)據(jù),建立屬性信息表,在進(jìn)行地圖元素屬性查詢時,將關(guān)聯(lián)的屬性信息以列表的形式展示,或者在地圖元素中直接獲取。

    4.2 雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警的歷史數(shù)據(jù)查詢

    提供歷史數(shù)據(jù)查詢功能是由于影響因子為變量,運算結(jié)果僅是某段時間內(nèi)的監(jiān)測與預(yù)警數(shù)據(jù),所以雪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖、雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖及預(yù)警信息會因此產(chǎn)生不同時期的數(shù)據(jù),系統(tǒng)需要將這些數(shù)據(jù)都保存下來,并提供查詢。

    4.3 雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警

    該模塊提供基于某一版本影響因子數(shù)據(jù)的雪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖、雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖的展示;記錄超過閾值的雪災(zāi)風(fēng)險概率、家畜死亡率,并在系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)布預(yù)警信息。若雪災(zāi)風(fēng)險區(qū)劃圖及雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖為第一次加載,或者沒有使用過雪災(zāi)風(fēng)險概率或家畜死亡率運算功能,則加載時間較長,因為需要調(diào)用運算功能處理矩陣數(shù)據(jù)。

    4.4 屬性數(shù)據(jù)及空間數(shù)據(jù)的導(dǎo)入

    該模塊主要供GIS數(shù)據(jù)維護(hù)者使用,為了盡可能減少數(shù)據(jù)維護(hù)者的工作,該系統(tǒng)在數(shù)據(jù)導(dǎo)入模塊中實現(xiàn)了屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)的維護(hù)功能,使用Excel文件、GML/KML文件以及tiff柵格數(shù)據(jù)文件進(jìn)行屬性數(shù)據(jù)或空間數(shù)據(jù)的導(dǎo)入。數(shù)據(jù)的導(dǎo)入可以按照需求,以日期及版本作區(qū)分,可以以日、月、年作為頻次。

    4.5 模型運算

    該模塊用于青海省牧區(qū)雪災(zāi)概率、家畜死亡率的運算、超閾值及其對應(yīng)坐標(biāo)的提取。以規(guī)范的影響因子作為前提,選擇相應(yīng)的運算參數(shù)進(jìn)行運算以獲取雪災(zāi)風(fēng)險概率及家畜死亡率,針對其運算結(jié)果篩選并提取超閾值及其對應(yīng)坐標(biāo)值,生成記錄,以備使用。

    圖4 青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng)功能模塊示意圖 Fig. 4 Diagram of the function module structure of snow disaster system in Qinghai Province

    5 結(jié)論

    本研究使用GeoServer、Tomcat、Openlayers、PostgreSQL以及J2EE開源框架,利用MATLAB、雪災(zāi)概率回歸方程、BP-ANN模型算法實現(xiàn)的青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測與預(yù)警系統(tǒng),在一定程度上滿足通過影響因子計算雪災(zāi)風(fēng)險概率及雪災(zāi)家畜死亡率的需求,提高了系統(tǒng)與數(shù)據(jù)維護(hù)人員及用戶的交互能力,同時增加了系統(tǒng)的矩陣運算能力。另外,系統(tǒng)將模型運算轉(zhuǎn)由系統(tǒng)服務(wù)器處理,整體上減少了手工整理數(shù)據(jù)的過程,增加了系統(tǒng)實時處理數(shù)據(jù)的能力。雖然該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力及效率有待提高,但該系統(tǒng)是模型實際化的一種嘗試,對日后繼續(xù)設(shè)計完善WebGIS的運算功能提供了一種思路。該系統(tǒng)使用的風(fēng)險評價模型較單一,數(shù)據(jù)的處理也較簡單,不能完全滿足復(fù)雜的GIS需求,所以其適用性欠佳。雖然目前還有其他學(xué)者提出的雪災(zāi)風(fēng)險評估模型,但是系統(tǒng)、算法、模型設(shè)計環(huán)節(jié)中存在的諸多困難以及有限的技術(shù)水平導(dǎo)致無法靈活地應(yīng)用這些模型,造成理論模型豐滿,實際應(yīng)用欠佳的現(xiàn)象。這也是研究與實際應(yīng)用之間的屏障,希望在今后的研究中逐漸改善。

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