面向W eb科學(xué)可視化的臨近空間數(shù)據(jù)視頻化方法

譚劍，王圣華，郭長(zhǎng)順

（1.北京郵電大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)文化北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100012；2.中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所，北京100094； 3.北京信息科技大學(xué)，北京100090）

臨近空間是指海拔高度在20～100 km的空間，處于航空與航天的結(jié)合部，具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)和戰(zhàn)略價(jià)值，有近空間、亞軌道、空天過渡區(qū)等別稱，包括了平流層、中間層和電離層的部分區(qū)域［1-2］。臨近空間數(shù)據(jù)的主要元素包括溫度、密度、風(fēng)場(chǎng)、壓力、臭氧含量、電子密度、鈉離子密度、流星通量和氣輝輻射等［3］。臨近空間是臨近空間飛行器的飛行區(qū)以及各種航天器的通過區(qū)，作為從天空到太空的過渡區(qū)域，在科學(xué)、經(jīng)濟(jì)和軍事等領(lǐng)域都具有重要的價(jià)值［4-6］。

一方面，通過遙感探測(cè)和模式模擬等方式已經(jīng)獲取了多源、多維、海量的臨近空間數(shù)據(jù)，如電離層電子密度、大氣風(fēng)場(chǎng)和大氣溫度等。這些海量的多學(xué)科數(shù)據(jù)資源存在著隱藏的豐富的價(jià)值信息，蘊(yùn)含了尚未發(fā)現(xiàn)的科學(xué)知識(shí)［7］。另一方面，科學(xué)計(jì)算可視化是將科學(xué)計(jì)算或觀測(cè)結(jié)果的抽象數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形與圖像在屏幕上進(jìn)行顯示并進(jìn)行交互處理的理論、方法和技術(shù)，它被認(rèn)為是研究復(fù)雜、大規(guī)模以及多維數(shù)據(jù)的有效工具［8-9］。傳統(tǒng)的Web科學(xué)可視化方法將臨近空間數(shù)據(jù)通常表示為數(shù)值數(shù)據(jù)表格或者二維圖像，不足以形象直觀地表現(xiàn)出臨近空間數(shù)據(jù)的時(shí)空分布和變化特征，導(dǎo)致人們從這些結(jié)果中獲取和感知大量時(shí)空信息的能力相對(duì)較弱。在這種情況下，需要使用三維圖像等視覺產(chǎn)品中表示信息的方法來幫助研究人員理解信息，從而更好地進(jìn)行科學(xué)研究［10］。

隨著HTML5和WebGL技術(shù)的出現(xiàn)，以及一些基礎(chǔ)數(shù)字地球平臺(tái)的Web化，使得將臨近空間數(shù)據(jù)通過一定的方式集成到Web數(shù)字地球平臺(tái)中提供高效高質(zhì)和方便統(tǒng)一的科學(xué)可視化已成為可能。此外，基于Web的數(shù)字地球平臺(tái)與臨近空間數(shù)據(jù)圈層體系一致，具有使用方便，可視化效果好等優(yōu)點(diǎn)，在Web數(shù)字地球平臺(tái)上進(jìn)行臨近空間數(shù)據(jù)的可視化便于科研工作者和公眾通過網(wǎng)絡(luò)及時(shí)訪問和瀏覽形象的可視化成果，這在一定程度上能夠促進(jìn)臨近空間科學(xué)規(guī)律的發(fā)現(xiàn)和科學(xué)知識(shí)的廣泛傳播。

但是，已有的臨近空間數(shù)據(jù)類型繁雜和數(shù)據(jù)量巨大，成為Web傳輸和實(shí)時(shí)可視化的關(guān)鍵瓶頸。本文正是以臨近空間數(shù)據(jù)Web科學(xué)可視化為目標(biāo)，以開源Web數(shù)字地球引擎Cesium為平臺(tái)，利用最新的HTML5和WebGL技術(shù)，根據(jù)臨近空間數(shù)據(jù)的信息表達(dá)原理和結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)，研究利用數(shù)據(jù)編碼壓縮中的視頻壓縮編碼的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織。并通過這一新的數(shù)據(jù)組織方式實(shí)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)了典型臨近空間標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)和矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)的時(shí)空多維動(dòng)態(tài)可視化。

1 臨近空間數(shù)據(jù)屬性與W eb科學(xué)可視化需求分析

臨近空間數(shù)據(jù)是臨近空間科學(xué)的產(chǎn)物，這類數(shù)據(jù)通常包含多種屬性，主要包括：數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)網(wǎng)格類型、數(shù)據(jù)格式及數(shù)據(jù)量等。

1.1 數(shù)據(jù)類型

數(shù)據(jù)類型是對(duì)領(lǐng)域數(shù)據(jù)的一種劃分方式，在臨近空間中根據(jù)數(shù)據(jù)所表達(dá)的空間特征可以將數(shù)據(jù)類型劃分為標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)和矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)。

標(biāo)量數(shù)據(jù)是指可以用一個(gè)不依賴于坐標(biāo)系的數(shù)字表征其性質(zhì)的量，例如溫度、密度等，該類數(shù)據(jù)只有大小沒有方向［11］。

矢量數(shù)據(jù)是指需要用不依賴于坐標(biāo)系的數(shù)字及方向表征其性質(zhì)的量，例如速度、渦度等，該類數(shù)據(jù)不僅有大小而且具有方向特征。

張量是以矢量為基礎(chǔ)擴(kuò)展得到，其中m階張量由3m個(gè)標(biāo)量組合而成，每個(gè)標(biāo)量中有n個(gè)元素，因此二階張量可以用一個(gè)3×3的矩陣Xij來表示。

當(dāng)m＝0時(shí)，張量是一個(gè)標(biāo)量；當(dāng)n＝1時(shí)，張量是一個(gè)矢量?；蛘呖梢哉J(rèn)為，張量是標(biāo)量或者矢量的組合。

按照標(biāo)量數(shù)據(jù)和矢量數(shù)據(jù)的定義，臨近空間數(shù)據(jù)中的大氣溫度、電離層電子密度等是標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)，其只有大小沒有方向特征；臨近空間數(shù)據(jù)中的大氣風(fēng)場(chǎng)是矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)，其不僅有大小，而且具有經(jīng)向風(fēng)和緯向風(fēng)等方向特征。顯然不同類型臨近空間數(shù)據(jù)的科學(xué)可視化形式不同，本文將在后續(xù)研究中進(jìn)行深入探討。

1.2 數(shù)據(jù)來源

臨近空間數(shù)據(jù)主要來源于原位、遙感探測(cè)和大氣模式模擬。

遙感探測(cè)分為地基遙感探測(cè)、空基探測(cè)和衛(wèi)星遙感探測(cè)。地基遙感探測(cè)主要利用雷達(dá)系統(tǒng)進(jìn)行探測(cè)，該方法可以探測(cè)臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)（緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)）、大氣溫度和電離層電子密度等數(shù)據(jù)。空基探測(cè)主要利用火箭、探空氣球等進(jìn)行探測(cè)，其可以獲取不同高度以及不同時(shí)間的臨近空間大氣溫度和大氣風(fēng)場(chǎng)（緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)）等數(shù)據(jù)。衛(wèi)星遙感探測(cè)主要是利用衛(wèi)星進(jìn)行探測(cè)，其能夠提供全球范圍或者近于全球范圍內(nèi)的臨近空間大氣溫度、大氣風(fēng)場(chǎng)（緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)）和電離層電子密度等數(shù)據(jù)［2，12］。

除遙感探測(cè)以外，模式模擬也是臨近空間數(shù)據(jù)獲取的主要來源。目前被廣泛使用的大氣模式主要有標(biāo)準(zhǔn)大氣模式、參考大氣模式和數(shù)值模式3類，這些大氣模式可以提供不同條件下的大氣溫度、大氣風(fēng)場(chǎng)和電子密度等數(shù)據(jù)［3，13］。不同來源的臨近空間數(shù)據(jù)，理論上只要它們代表相同的臨近空間信息，在Web科學(xué)可視化方面的需求就是一致的。

1.3 數(shù)據(jù)網(wǎng)格類型

原始的臨近空間探測(cè)數(shù)據(jù)由于采樣方式、設(shè)備誤差和采樣環(huán)境動(dòng)態(tài)變化等原因，幾乎不可能保持均勻的空間和時(shí)間采樣。在實(shí)際使用中，研究者通常根據(jù)原始探測(cè)數(shù)據(jù)、誤差校正方法和臨近空間各類型數(shù)據(jù)模式融合生產(chǎn)不同數(shù)據(jù)網(wǎng)格上的產(chǎn)品數(shù)據(jù)，這也是本文后續(xù)數(shù)據(jù)處理的主要數(shù)據(jù)源（仍有少部分原始數(shù)據(jù)）。

在臨近空間數(shù)據(jù)中，不同的數(shù)據(jù)網(wǎng)格類型就會(huì)產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其在可視化中起到了關(guān)鍵的作用。通過遙感探測(cè)和大氣模式得到的臨近空間數(shù)據(jù)通常都是離散的，因此要進(jìn)行臨近空間數(shù)據(jù)的可視化需要著重研究數(shù)據(jù)網(wǎng)格是如何構(gòu)造的。

根據(jù)數(shù)據(jù)之間的連接關(guān)系，可以將臨近空間中的離散數(shù)據(jù)分為3類。第1類是結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格數(shù)據(jù)，該類數(shù)據(jù)在邏輯上能夠組織成三維數(shù)組。第2類是非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格數(shù)據(jù)，該類數(shù)據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜，在邏輯上無規(guī)則可循［14］。第3類是混合網(wǎng)格數(shù)據(jù)，該類數(shù)據(jù)是通過對(duì)結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格數(shù)據(jù)組合得到。一般在實(shí)際應(yīng)用中用到的臨近空間數(shù)據(jù)大多為結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格數(shù)據(jù)，該類數(shù)據(jù)主要包括以下幾種類型：

1）均勻網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如圖1（a）所示，該類數(shù)據(jù)可以由3維矩陣表示，在x、y、z三個(gè)方向上每個(gè)網(wǎng)格單元的長(zhǎng)度相等。

2）規(guī)則網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如圖1（b）所示，該類數(shù)據(jù)是由長(zhǎng)方體的體元構(gòu)成，不同行、不同列的六面體長(zhǎng)寬高可能不相同，但在同一坐標(biāo)軸方向上長(zhǎng)度是相同的。

3）矩形網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如圖1（c）所示，該類數(shù)據(jù)中的每個(gè)體元都是規(guī)則的長(zhǎng)方體，在x、y、z三個(gè)方向上網(wǎng)格點(diǎn)間距可以相等也可以不相等。

4）不規(guī)則網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如圖1（d）所示，該類數(shù)據(jù)雖然也能夠用三維數(shù)組來表示，但其在空間位置的分布上沒有任何規(guī)律。

規(guī)則數(shù)據(jù)場(chǎng)是由均勻網(wǎng)格或規(guī)則網(wǎng)格構(gòu)成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。經(jīng)過插值處理后的臨近空間大氣溫度、電離電子總量、大氣風(fēng)場(chǎng)等數(shù)據(jù)是規(guī)則網(wǎng)格結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都為規(guī)則數(shù)據(jù)場(chǎng)。

顯然，網(wǎng)格空間結(jié)構(gòu)的密度決定了Web科學(xué)可視化的質(zhì)量和數(shù)據(jù)傳輸要求，網(wǎng)格空間結(jié)構(gòu)的規(guī)則情況決定了Web科學(xué)可視化插值顯示的難度，也影響數(shù)據(jù)傳輸要求。

圖1 不同類型的結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格Fig.1 Different types of structured grids

1.4 數(shù)據(jù)格式和數(shù)據(jù)量

數(shù)據(jù)格式是對(duì)臨近空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的封裝，一方面由于臨近空間長(zhǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)量非常大，另一方面也由于臨近空間各種類數(shù)據(jù)的空間特征和網(wǎng)格結(jié)構(gòu)均有不同，數(shù)據(jù)格式的基本要求包括可定制元數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)壓縮。常見的臨近空間數(shù)據(jù)格式包括NetCDF、DAT和HDF等，最典型的兩種臨近空間數(shù)據(jù)載體格式NetCDF、DAT的文件的數(shù)據(jù)特征如下所示。

1）NetCDF格式文件

NetCDF是一種網(wǎng)絡(luò)通用數(shù)據(jù)格式，最初是用來在空間與地球科學(xué)團(tuán)體中存儲(chǔ)與交換數(shù)據(jù)。由于其具有靈活性，能夠傳輸海量的面向陣列的數(shù)據(jù)，因此其被廣泛用來存儲(chǔ)大氣科學(xué)及海洋等領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，例如溫度、風(fēng)速、電離層電子密度和壓力等。NetCDF數(shù)據(jù)的特點(diǎn)主要包括以下幾個(gè)方面［15］：

①自描述性。NetCDF格式文件包含自身的描述信息，如數(shù)據(jù)獲取的時(shí)間。

②高可用性。能夠高效的對(duì)NetCDF數(shù)據(jù)進(jìn)行訪問，可以直接對(duì)需要的數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取，而不必讀取整個(gè)數(shù)據(jù)集。

③平臺(tái)無關(guān)性。NetCDF格式文件可以在不同網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)間進(jìn)行傳輸和共享。可以利用多種語(yǔ)言對(duì)NetCDF格式文件進(jìn)行讀取，例如MATLAB、Java、Fortran、IDL等。

NetCDF格式文件中的數(shù)據(jù)以數(shù)組形式存儲(chǔ)。例如：可以用一維數(shù)組來存儲(chǔ)某個(gè)位置處隨時(shí)間變化的臨近空間大氣溫度，用二維數(shù)組來存儲(chǔ)某個(gè)區(qū)域內(nèi)在某個(gè)時(shí)刻的臨近空間大氣溫度，用一系列二維數(shù)據(jù)來存儲(chǔ)三維（3D）數(shù)據(jù)（如某個(gè)區(qū)域內(nèi)隨時(shí)間變化的臨近空間大氣溫度）或四維（4D）數(shù)據(jù)（如某個(gè)區(qū)域范圍內(nèi)隨時(shí)間和高度變化的臨近空間大氣溫度）。圖2形象地表示出了NetCDF格式文件如何以二維數(shù)組來實(shí)現(xiàn)對(duì)4D數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存。

NetCDF格式文件主要由維度（dimensions）、變量（variables）和屬性（attributes）三部分組成，各個(gè)組成部分的特點(diǎn)主要為：

①維度。用來確定NetCDF格式文件的變量維度信息，如經(jīng)度、緯度、高度等。

②變量。表示相同類型的多維數(shù)組，變量可以為溫度、電子密度、風(fēng)速等。

③屬性。用來對(duì)變量或NetCDF格式文件進(jìn)行描述的信息，如變量的單位等。

2）DAT格式文件

DAT不是一種標(biāo)準(zhǔn)文件格式，沒有標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)屬性結(jié)構(gòu)信息，通常采用ASCII或二進(jìn)制編碼格式。在讀取該文件中的數(shù)據(jù)信息時(shí)，需要事先對(duì)文件中的內(nèi)容及數(shù)據(jù)特點(diǎn)有充分的了解。而在臨近空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，一般作為NetCDF格式的補(bǔ)充格式進(jìn)行存儲(chǔ)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)符合原始NetCDF的定義。

圖2 四維數(shù)據(jù)（某個(gè)區(qū)域內(nèi)隨時(shí)間和高度變化的數(shù)據(jù)）Fig.2 Four-dimensional data（variation of data with time and height within an area）

3）數(shù)據(jù)量分析

以典型的臨近空間大氣溫度數(shù)據(jù)為例，其常見數(shù)據(jù)格式為NetCDF，因此大氣溫度數(shù)據(jù)集的總數(shù)據(jù)量隨三維空間網(wǎng)格邊長(zhǎng)和時(shí)間分辨率的變化可以由圖3表示。

圖3 大氣溫度數(shù)據(jù)量隨三維空間網(wǎng)格邊長(zhǎng)及時(shí)間分辨率變化Fig.3 Variation of atmospheric temperature data amountwith length of three-dimensional space grid and time resolution

1.5 臨近空間數(shù)據(jù)W eb科學(xué)可視化的數(shù)據(jù)組織需求

總體來說，臨近空間數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量與空間網(wǎng)格密度和時(shí)間分辨率有直接關(guān)系，尤其對(duì)于三維采樣或模式計(jì)算來說，隨著采樣密度的增加（采樣網(wǎng)格邊長(zhǎng)的減?。?，數(shù)據(jù)量會(huì)呈幾何級(jí)數(shù)增加，而且對(duì)更高時(shí)間分辨率臨近空間數(shù)據(jù)的需求，比如由年周期變?yōu)槿罩芷谏踔列r(shí)周期，數(shù)據(jù)量也會(huì)呈幾十甚至上百倍的增加，如圖3所示。而不斷提高臨近空間數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率也是中國(guó)航空航天事業(yè)蓬勃發(fā)展的現(xiàn)實(shí)需求。

通過以上對(duì)臨近空間數(shù)據(jù)特點(diǎn)的分析可以看出，現(xiàn)有的臨近空間數(shù)據(jù)，一方面具有數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)異構(gòu)的特點(diǎn)；另一方面，其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式只是為了長(zhǎng)久保持?jǐn)?shù)據(jù)，而非為了進(jìn)行Web科學(xué)可視化，表現(xiàn)為時(shí)序數(shù)據(jù)耦合性強(qiáng)、數(shù)據(jù)文件大小隨空間網(wǎng)格密度和時(shí)間分辨率呈幾何級(jí)數(shù)增長(zhǎng)。

但是，穩(wěn)定的臨近空間數(shù)據(jù)Web科學(xué)可視化直接受到網(wǎng)絡(luò)傳輸速率的限制，而且在單位時(shí)間內(nèi)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，如果不能形成有效的可視化結(jié)果，用戶就無法進(jìn)行實(shí)時(shí)的交互和瀏覽。

因此，有必要根據(jù)已有的臨近空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行面向Web科學(xué)可視化的臨近空間數(shù)據(jù)組織方法改造或改進(jìn)。

2 基于視頻壓縮編碼的臨近空間數(shù)據(jù)組織方法

在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中進(jìn)行海量數(shù)據(jù)傳輸和可視化方面，不同領(lǐng)域的空間數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)有很多，主要包括基于有損壓縮的JPEG圖像編碼、基于無損壓縮的PNG圖像編碼、GZip壓縮編碼等［10，16-18］。

比較經(jīng)典的是傳統(tǒng)的視頻數(shù)據(jù)，因?yàn)閃eb科學(xué)可視化的需要，衍化出多種流媒體數(shù)據(jù)格式，如MP4、WebM等［19-21］，其核心思想是利用視頻圖像時(shí)序上的前后的相關(guān)性，只增量傳輸時(shí)序幀之間的差異，并且根據(jù)視頻圖像上大量存在的同色圖斑，將圖形數(shù)據(jù)進(jìn)一步壓縮以實(shí)現(xiàn)在低帶寬或不穩(wěn)定帶寬環(huán)境下的高效傳輸和可視化。

同樣的，臨近空間數(shù)據(jù)反映了臨近空間中的電子密度、溫度、風(fēng)場(chǎng)等連續(xù)空間現(xiàn)象的時(shí)序變化，時(shí)序數(shù)據(jù)之間具有顯著相關(guān)性，數(shù)據(jù)空間網(wǎng)格中存在著大量鄰接雷同數(shù)據(jù)，尤其在網(wǎng)格密度較高時(shí)尤為明顯。所以根據(jù)臨近空間數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)視頻數(shù)據(jù)在原理上的相似性，采用流媒體視頻壓縮編碼方式進(jìn)行臨近空間數(shù)據(jù)的重組，將是解決臨近空間數(shù)據(jù)Web科學(xué)可視化具有潛力的方法。

因此，本文根據(jù)典型臨近空間標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)（臨近空間大氣溫度、電離層電子總量等）和矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)（臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)）的特點(diǎn)，研究利用視頻壓縮編碼的方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行組織，以實(shí)現(xiàn)臨近空間數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的高效傳輸。

2.1 典型臨近空間數(shù)據(jù)的可視化結(jié)構(gòu)

四維臨近空間大氣溫度數(shù)據(jù)為例，本文利用多維數(shù)據(jù)分解算法［22］將大氣溫度數(shù)據(jù)先按照時(shí)間維度劃分為一系列空間結(jié)構(gòu)相一致的三維體數(shù)據(jù)，然后將每一時(shí)相的數(shù)據(jù)按高度分層，處理為一系列結(jié)構(gòu)相一致的二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)。如圖4所示，每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)包含某個(gè)空間位置的大氣溫度信息。

圖4 四維臨近空間大氣溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一系列二維網(wǎng)格示意圖Fig.4 Schematic diagram of four-dimensional near-space atmospheric temperature data being converted to a series of two-dimensional grids

2.2 臨近空間數(shù)據(jù)規(guī)則化插值

由于本文中獲取的少數(shù)原始臨近空間數(shù)據(jù)不是規(guī)則經(jīng)緯度網(wǎng)格點(diǎn)，因此需要對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，以得到規(guī)則的網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)。本文主要采用雙線性插值算法對(duì)臨近空間數(shù)據(jù)在經(jīng)緯度方向上進(jìn)行插值處理以獲得規(guī)則的網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)，該方法可以在較大程度上確保數(shù)據(jù)精度［2，5，23-24］。雙線性插值算法的原理如圖5所示。

圖5 雙線性插值算法原理示意圖Fig.5 Schematic diagram of bilinear interpolation algorithm principle

圖5中：A11、A12、A21、A22為4個(gè)已知的原始網(wǎng)格點(diǎn)，D1、D2為中間待求網(wǎng)格點(diǎn)，W為最終要得到的網(wǎng)格點(diǎn)。（xi，yi）、（xi，yi＋1）、（xi＋1，yi）、（xi＋1，yi＋1）分別是A11、A12、A21、A224個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的坐標(biāo)信息，f（A11）、f（A12）、f（A21）、f（A22）分別是A11、A12、A21、A224個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)的屬性值，f（D1）和f（D2）分別是由單線性插值得到的D1和D2網(wǎng)格點(diǎn)的屬性值，f（W）為W網(wǎng)格點(diǎn)的屬性值。雙線性插值算法分為3步：

1）求得D1點(diǎn)的屬性值。

下面以臨近空間大氣溫度、電離層電子總量等典型臨近空間標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)以及臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)典型矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)為例對(duì)插值后的數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行簡(jiǎn)要說明。

如圖6所示，插值處理后臨近空間時(shí)序大氣溫度數(shù)據(jù)特點(diǎn)為

1）具有經(jīng)度、緯度、高度、時(shí)間四維特征。

2）在高度方向上，數(shù)據(jù)是按照等距離間隔垂直分層的。

3）經(jīng)緯度方向上，不同高度層上的網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)是規(guī)則的二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)，即經(jīng)度方向的間隔和緯度方向的間隔均相等。

4）數(shù)據(jù)屬性值為臨近空間大氣溫度值。

如圖7所示，插值處理后臨近空間時(shí)序二維電離層電子總量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)為

1）具有經(jīng)度、緯度、時(shí)間三維特征。

2）經(jīng)緯度方向上，網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)是規(guī)則的二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)，即經(jīng)度方向的間隔和緯度方向的間隔均相等。

3）數(shù)據(jù)屬性值為臨近空間電離層電子總量。

如圖8所示，插值處理后臨近空間時(shí)序三維大氣風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)為

圖6 臨近空間時(shí)序大氣溫度數(shù)據(jù)特點(diǎn)示意圖Fig.6 Schematic diagram of temporary data characteristics of atmospheric temperature in near-space

圖7 臨近空間時(shí)序電離層電子總量數(shù)據(jù)特點(diǎn)示意圖Fig.7 Schematic diagram of temporary data characteristics of ionization-layer electron total amount in near-space

1）具有經(jīng)度、緯度、高度、時(shí)間四維特征。

2）在高度方向上，大氣風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)是按照等距離間隔垂直分層的。

3）經(jīng)緯度方向上，不同高度層上的風(fēng)場(chǎng)網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)據(jù)是規(guī)則的二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)，即經(jīng)度方向的間隔和緯度方向的間隔均相等。

4）風(fēng)場(chǎng)速度矢量包括經(jīng)向風(fēng)（u）和緯向風(fēng)（v）兩個(gè)分量。

2.3 臨近空間W eb科學(xué)可視化色彩空間變換

以臨近空間大氣溫度數(shù)據(jù)為例，當(dāng)原始大氣溫度數(shù)據(jù)被處理為規(guī)則二維網(wǎng)格數(shù)據(jù)后，需要將數(shù)據(jù)從標(biāo)量空間轉(zhuǎn)換到RGB空間，以便后期將數(shù)據(jù)編碼為視頻。本文針對(duì)每一高度層中的網(wǎng)格，取每個(gè)網(wǎng)格4個(gè)頂點(diǎn)數(shù)據(jù)的平均值作為該網(wǎng)格的大氣溫度值。然后，將每個(gè)網(wǎng)格的大氣溫度值通過式（1）歸一化到［0，1］之間，以便于轉(zhuǎn)換到RGB色彩空間：

D（i，j）＝（GE（i，j）－GEmin）／（GEmax－GEmin） （1）式中：GE（i，j）為每個(gè)網(wǎng)格所代表的大氣溫度值；GEmax和GEmin分別為整個(gè)大氣溫度數(shù)據(jù)集的最大值和最小值；D（i，j）為原始標(biāo)量值。

將原始標(biāo)量值D（i，j）乘以255后賦予RGB色彩空間的R色彩分量，G色彩分量和B色彩分量都賦予0，因此轉(zhuǎn)換后的RGB色彩分量可以用式（2）表示：

借助MATLAB軟件，設(shè)計(jì)程序?qū)⒉煌叨葘拥腞、G、B色彩分量合成為RGB圖像。圖9為色彩分量合成后不同高度層的RGB圖像。

最后，將同一時(shí)相、不同高度層的RGB圖像合成為一張代表該時(shí)相臨近空間大氣溫度數(shù)據(jù)的多層圖像，如圖10所示。

圖8 臨近空間時(shí)序大氣風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)示意圖Fig.8 Schematic diagram of temporary data characteristics of atmospheric wind field in near-space

圖9 代表不同高度層臨近空間大氣溫度的RGB圖像Fig.9 RGB image representing atmospheric temperature of near-space at different height levels

圖10 代表某時(shí)相臨近空間大氣溫度的多層RGB圖像Fig.10 Multi-layer RGB image representing atmospheric temperature of near-space in a certain time phase

2.4 基于視頻編碼的臨近空間數(shù)據(jù)壓縮

當(dāng)不同時(shí)相的臨近空間大氣溫度原始數(shù)據(jù)被處理為RGB圖像后，利用視頻編碼方法將一系列RGB圖像壓縮為視頻數(shù)據(jù)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的高效傳輸和多時(shí)相可視化。視頻文件的編解碼時(shí)間和視頻質(zhì)量受到多種因素的影響，其中，最大的影響因素是視頻編解碼器和色度子采樣模型［25］。目前在Web環(huán)境下應(yīng)用比較廣泛的視頻編解碼器主要有H.264、VP8、VP9等［21］。在相同的參數(shù)設(shè)置下，與H.264編解碼器相比，VP8提供更快的解碼速度，但它編碼得到的視頻質(zhì)量略低于H.264；VP9與H.264編解碼器編碼得到的視頻質(zhì)量相當(dāng)，也具有相似的解碼速度，但VP9編解碼器可以支持更多的色度子采樣模型［22］。不同編解碼器的性能比較如表1所示。

在視頻編碼過程中，還應(yīng)選擇色度子采樣模型，將在RGB色彩空間中編碼的大氣溫度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到由亮度（Y）和色度（UV）組成的YUV色彩空間。在YUV模型中，全分辨率YUV4：4：4色度子采樣模型相比其他YUV模型（如YUV 4：2：0和YUV 4：2：2）等保存了更多的數(shù)據(jù)信息，使用該模型能得到更好的視頻質(zhì)量，如表2所示。

表1 不同視頻編解碼器性能比較Table 1 Com parison of perform ance of differen t video codecs

因此，綜合考慮視頻質(zhì)量和解碼效率兩方面，本文選擇的視頻編解碼器為VP9，色度子采樣模型為YUV4：4：4。

表2 不同色度子采樣模型信息保存量比較Table 2 Com parison of inform ation storage am ount of different color sub-sam p ling m odels

3 實(shí)驗(yàn)條件與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

1）硬件環(huán)境：處理器Intel Core i7-6700HQ，內(nèi)存16 GB，硬盤500 GB，顯卡Nvidia GeForce GTX 960M，顯存4 GB。

2）軟件環(huán)境：W in10 64位操作系統(tǒng)，數(shù)字地球引擎Cesium，HTML、CSS、JavaScript、GLSL等編程語(yǔ)言，開發(fā)環(huán)境Sublime。測(cè)試所用客戶端為Google Chrome（72.0.3682.86）瀏覽器。用于視頻編碼的程序?yàn)镕Fmpeg，其包含用于VP9視頻編碼的庫(kù)libvpx-vp9。

3）數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

本文中用到的臨近空間數(shù)據(jù)是由中國(guó)科學(xué)院國(guó)家空間科學(xué)中心提供，該數(shù)據(jù)是由遙感探測(cè)數(shù)據(jù)和大氣模式模擬得到的數(shù)據(jù)經(jīng)過融合而成，主要包括大氣溫度、電離層電子總量等典型標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)以及大氣風(fēng)場(chǎng)等典型矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)，其具體內(nèi)容如表3所示。

表3 典型臨近空間數(shù)據(jù)Table 3 Typical near-space data

4 數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文中用到的典型臨近空間標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)大氣溫度數(shù)據(jù)以及典型臨近空間矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)大氣風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)在緯度方向上不是等間隔的，因此本文利用雙線性插值方法對(duì)這兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理使其變?yōu)橐?guī)則數(shù)據(jù)，插值后數(shù)據(jù)內(nèi)容如表4所示。

值得注意的是，插值后數(shù)據(jù)量大幅增加主要來自無效的圖像化數(shù)據(jù)。比如沒有利用的GB和Alpha通道，由于視頻圖像格式的定義而產(chǎn)生的占位。這一增加是各向同值的，在各類視頻壓縮算法中，都會(huì)完全壓縮，不會(huì)對(duì)視頻編碼后的數(shù)據(jù)量產(chǎn)生很大影響。

此外，由1.4節(jié)分析可知，本研究中臨近空間數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)間整體與原始數(shù)據(jù)量、原始網(wǎng)格不規(guī)則程度、原始數(shù)據(jù)時(shí)間、空間缺損程度成正比。應(yīng)具體數(shù)據(jù)具體分析，故實(shí)驗(yàn)用數(shù)據(jù)的預(yù)處理時(shí)間參考價(jià)值不大，不在此列出。

當(dāng)?shù)湫团R近空間數(shù)據(jù)被插值處理為規(guī)則網(wǎng)格數(shù)據(jù)后，利用色彩空間變換變換方法將其處理為RGB圖像，然后利用VP9視頻編解碼器以及色度子采樣模型YUV4：4：4將RGB圖像處理為視頻數(shù)據(jù)，為保障數(shù)據(jù)質(zhì)量VP9編碼按照最大冗余即圖像質(zhì)量不損失壓縮比進(jìn)行設(shè)置，以作為后期方法驗(yàn)證的無損數(shù)據(jù)源。

表4 插值處理后典型臨近空間數(shù)據(jù)Tab le 4 Typical near-space data after interpolation

5 基于視頻壓縮編碼的臨近空間數(shù)據(jù)傳輸效率對(duì)比

為了驗(yàn)證視頻流在數(shù)據(jù)傳輸效率上的優(yōu)勢(shì)，在局域網(wǎng)環(huán)境下，對(duì)基于視頻壓縮編碼方法得到的數(shù)據(jù)與NetCDF格式的數(shù)據(jù)、DAT格式的數(shù)據(jù)以及用ZIP封包的分包壓縮數(shù)據(jù)進(jìn)行了相同可視化質(zhì)量下數(shù)據(jù)傳輸量大小的對(duì)比實(shí)驗(yàn)。相同可視化質(zhì)量具體定義為單幀圖像分辨率1 080 P，并且四類數(shù)據(jù)可視化的實(shí)際空間分辨率一致、比例尺一致。此外，為避免傳輸層協(xié)議干擾，統(tǒng)一采用HTTP協(xié)議進(jìn)行傳輸，為避免緩存效率和傳輸丟包率波動(dòng)，取連續(xù)25幀數(shù)據(jù)傳輸量的平均值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖11所示。

從圖11可以看出，在相同可視化質(zhì)量、相同網(wǎng)絡(luò)帶寬下，針對(duì)臨近空間大氣溫度、電離層電子總量、大氣風(fēng)場(chǎng)等數(shù)據(jù)，NetCDF格式需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量最大，二進(jìn)制化的DAT格式需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量較NetCDF格式的數(shù)據(jù)量縮減接近50%，對(duì)DAT格式進(jìn)行的分塊ZIP壓縮能有效去除冗余空間，縮減率接近80%，視頻數(shù)據(jù)需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量最小，減小幅度超過80%，因此將NetCDF格式及DAT格式的數(shù)據(jù)通過視頻編碼方法壓縮為視頻數(shù)據(jù)可以大大降低需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。即在同等可視化質(zhì)量、同等網(wǎng)絡(luò)帶寬下，經(jīng)過視頻壓縮編碼得到的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中傳輸?shù)臅r(shí)間最短，能夠滿足可視化時(shí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求。

在前端可視化算法方面，采用了基于粒子追蹤的多層次移動(dòng)流線法［26-27］表達(dá)全球各區(qū)域臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)的高度層變化特征。采用了基于GPU加速的臨近空間標(biāo)量數(shù)據(jù)光線投射方法［11，28］對(duì)臨近空間大氣溫度、電離層電子總量等典型臨近空間標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)的標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)進(jìn)行了可視化渲染。

圖12為基于粒子追蹤的臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)數(shù)據(jù)多層次移動(dòng)流線法可視化，數(shù)據(jù)時(shí)刻為2016年12月21日2時(shí)，這種方法能夠有效表達(dá)出全球各區(qū)域臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)的高度層變化特征，對(duì)臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)高度層可視化分析具有很好的應(yīng)用價(jià)值，但是對(duì)原始數(shù)據(jù)密度和時(shí)序變化要求高。從圖12中可以看出不同高度層大氣風(fēng)場(chǎng)的變化特征，本文的視頻壓縮編碼方法使得臨近空間數(shù)據(jù)可以支持?jǐn)?shù)字地球的多比例尺縮放和多角度實(shí)時(shí)交互可視化。

圖11 同質(zhì)量可視化不同數(shù)據(jù)格式下的數(shù)據(jù)傳輸量對(duì)比Fig.11 Comparison of data transmission volume under different data formats with the same quality visualization

圖13為利用2016年12月22日10時(shí)的臨近空間大氣溫度數(shù)據(jù)得到的不同高度層（從地面起每50 m 為1層）的光線投射體繪制結(jié)果。圖14（a）～（d）分別為利用2016年12月22日16時(shí)、2016年12月24日16時(shí)、2016年12月26日16時(shí)、2016年12月28日16時(shí)的臨近空間大氣溫度數(shù)據(jù)得到的高度層為50～60層的光線投射體繪制結(jié)果。

圖12 不同高度層臨近空間大氣風(fēng)場(chǎng)繪制結(jié)果（流線數(shù)量：128×128）Fig.12 Rendering results of atmospheric wind field in near-space at different height levels（number of stream lines：128×128）

圖13 同一時(shí)相不同高度層大氣溫度光線投射體繪制結(jié)果Fig.13 Atmospheric temperature ray projection volume rendering results at different height levels in the same time phase

值得指出的是，ZIP方式與視頻壓縮編碼方法的數(shù)據(jù)傳輸量比較接近，而且本文方法的臨近空間數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)間較長(zhǎng)，類似ZIP等壓縮編碼過程。但是視頻壓縮編碼格式不同于ZIP等壓縮編碼，VP9視頻解碼是內(nèi)嵌于HTML5標(biāo)準(zhǔn)中的［21］。在傳輸?shù)絎eb客戶端時(shí)，在例如Chrome等瀏覽器中這一解壓操作已經(jīng)優(yōu)化為系統(tǒng)底層機(jī)器代碼，并且解壓圖像直接進(jìn)入顯卡顯存［20］，并不存在ZIP等臨時(shí)文件解壓、文件移動(dòng)和加載過程。如圖15所示，對(duì)客戶端接收數(shù)據(jù)后到圖像進(jìn)入顯存階段（每幀可視化所需數(shù)據(jù)客戶端加載時(shí)間）的統(tǒng)計(jì)，相比ZIP格式，VP9視頻解碼加載對(duì)可視化的遲滯可以忽略不計(jì)，在解壓可視化方面具有天然的效率優(yōu)勢(shì)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將NetCDF格式及DAT格式的數(shù)據(jù)通過視頻壓縮編碼方法處理為視頻數(shù)據(jù)可以大大降低需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。即在同等可視化質(zhì)量、同等網(wǎng)絡(luò)帶寬下，經(jīng)過視頻壓縮編碼得到的數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中傳輸?shù)臅r(shí)間最短，能夠滿足Web科學(xué)可視化的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)需求。

圖14 同一高度層不同時(shí)相大氣溫度光線投射體繪制結(jié)果Fig.14 Atmospheric temperature ray projection volume rendering results in different time phases at the same height level

圖15 每幀可視化所需數(shù)據(jù)客戶端加載時(shí)間對(duì)比Fig.15 Comparison of visualization data loading time for each frame in client

6 結(jié) 論

1）本文針對(duì)臨近空間數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中傳輸面臨的問題，研究了數(shù)據(jù)編碼壓縮中的視頻壓縮編碼方法，在將數(shù)據(jù)進(jìn)行分解、插值、色彩空間變換處理為圖像后，選取了合適的視頻壓縮編碼方法將圖像編碼為視頻，實(shí)現(xiàn)了臨近空間數(shù)據(jù)的有效組織。在保證相同可視化質(zhì)量的前提下，經(jīng)過視頻壓縮編碼后需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量和原始NetCDF等格式的數(shù)據(jù)量相比大大減小，總體減小幅度超過80%，因此所提基于視頻壓縮編碼的臨近空間數(shù)據(jù)組織方法可以大大降低數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)傳輸量，能夠?qū)崿F(xiàn)Web環(huán)境中數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)可視化需求。

2）所提方法的臨近空間數(shù)據(jù)預(yù)處理后的視頻編碼數(shù)據(jù)修改困難。但是這一缺點(diǎn)在Web科學(xué)可視化中影響較小，一方面，臨近空間數(shù)據(jù)是由專業(yè)機(jī)構(gòu)采集或處理發(fā)布，一般科研用戶和行業(yè)用戶既不需要也沒有對(duì)應(yīng)的處理工具在Web界面中對(duì)其進(jìn)行修改。

3）本文利用基于視頻壓縮編碼的臨近空間數(shù)據(jù)組織方法實(shí)現(xiàn)了典型臨近空間標(biāo)量場(chǎng)數(shù)據(jù)（大氣溫度等）和典型臨近空間矢量場(chǎng)數(shù)據(jù)（大氣風(fēng)場(chǎng)）的高效組織和實(shí)時(shí)可視化，取得了令人滿意的效果。

臨近空間數(shù)據(jù)中還有許多其他格式和類型的數(shù)據(jù)。因此在未來的研究工作中，還需要對(duì)其他臨近空間數(shù)據(jù)的特點(diǎn)進(jìn)行研究，以建立全面的臨近空間數(shù)據(jù)增量式數(shù)據(jù)組織方法。