劉敬華+畢雪梅+左天惠+申俊

摘 要：針對地震應(yīng)急專題圖件的不同需求，研制了地震應(yīng)急專題圖中要素空間分布與專題屬性歸一化模型，并基于Python語言在QGIS軟件下研究開發(fā)了熱圖快速制作插件，最后利用該插件制作如學校分布、人口、經(jīng)濟分布等地震應(yīng)急專題圖。本文探索并總結(jié)了如何利用熱圖技術(shù)快速制作地震應(yīng)急專題的方法，并將該技術(shù)積極推廣到實際地震應(yīng)急工作中。

關(guān)鍵詞：熱圖 地震應(yīng)急 專題圖 QGIS

中圖分類號：P315-39 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2017）08（b）-0039-03

目前地震應(yīng)急專題圖的展示主要通過點方式來表現(xiàn)地理要素空間分布或者地理要素屬性，一般一張圖只能表達一個要素的1～2個專題屬性信息。如果將多個地理要素空間分布或者地理要素屬性表達在一個專題圖時就會出現(xiàn)互相壓蓋情況，比較難突出所想要表達的意思，影響到真實反映出該地區(qū)的地理要素空間分布或者地理要素屬性的關(guān)系。例如：學校分布圖，只能單一地以點的形式表達出學校的位置，卻不能顯示出該學校的師生人數(shù)。

熱圖技術(shù)可以很好地解決上述問題。在熱圖上，可以同時將學校數(shù)量和學校內(nèi)的人數(shù)表達在同一張圖上。利用熱圖表達，不僅比單純的點要素顯示要時髦，相關(guān)配色和地圖相適應(yīng)，炫目的效果更易吸引眼球，還更容易顯示多維信息，熱圖技術(shù)還使地震專題圖具有很強的創(chuàng)新表達能力，讓讀者很直觀地讀出制圖人的意圖，可以廣泛地應(yīng)用于地震救災(zāi)中，如災(zāi)情信息上報情況分析，利用該技術(shù)，可以直觀地展示出災(zāi)情分布情況和受災(zāi)嚴重情況。本研究基于開源QGIS平臺開發(fā)快速制作熱圖插件，以學校分布圖、醫(yī)院分布圖、救援力量分布等地震應(yīng)急專題信息為研究對象，設(shè)計將熱圖技術(shù)應(yīng)用于制作地震應(yīng)急專題圖，以提高專題圖的美觀度和信息豐富度[1]。

1 QGIS平臺與HeatMap技術(shù)

1.1 QGIS平臺

QGIS是目前國內(nèi)外較為流行的開源GIS組件，其用戶界面友好GIS，可在Linux、Unix、Mac OSX和Windows等多個平臺上運行。QGIS是基于QT，使用C++開發(fā)的一個用戶界面友好、跨平臺的開源版桌面地理信息系統(tǒng)[2]。最重要的是其重構(gòu)了QGIS的API庫，方便用戶進行二次開發(fā)，它修改了矢量圖層的透明和反鋸齒，增強了矢量數(shù)據(jù)編輯，包括復(fù)制、剪切、粘貼和捕捉等功能，并且支持GRASS的算法接口。由于QGIS基于QT跨平臺類庫開發(fā)，因此，QGIS是目前支持操作系統(tǒng)最為廣泛的桌面GIS，可以支持Linux、Unix、Mac OSX和Windows等，這是其他很多桌面GIS軟件所難以實現(xiàn)的。

它的主要功能包括：（1）支持多種格式的文件，如Image、Grid、Shapefile、TIN、DBF；（2）圖形瀏覽、標注、設(shè)置顯示風格；（3）數(shù)據(jù)查詢；（4）動態(tài)標繪；（5）存取數(shù)據(jù)；（6）數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等。

1.2 HeatMap技術(shù)

熱圖（Heat-Map）技術(shù)是目前數(shù)據(jù)可視化（Information Visualization）中最新的制圖方法之一。1991年，科馬克金尼（Cormac Kinney）最先用熱圖技術(shù)描述了一個二維顯示描繪的實時金融市場信息[3]。熱圖技術(shù)，是一種將二維屬性表中的數(shù)據(jù)以一定色彩空間（如HSL）的漸變色系進行圖形顯示的方法，通過調(diào)整色調(diào)（Hue）、飽和度（Saturation）、亮度（Lightness）及漸變色的疊加來表現(xiàn)離散數(shù)據(jù)（事件或事物）的分布及其相互關(guān)系等的熱度變化。其中，HSL代表色調(diào)、飽和度和亮度，亮色一般代表事件發(fā)生頻率較高或要素分布密度較大，暗色反之[4，5]。由于HSL標準幾乎包括了人類視力所能感知的所有顏色，因而成為目前運用最廣的顏色系統(tǒng)之一。

常見的熱圖專題圖有基因熱圖、點擊熱圖（顯示了一個網(wǎng)頁中哪些區(qū)域被點擊的頻率高低）、Heat-Map API（在豆友地圖中應(yīng)用過）等。熱圖目前被應(yīng)用于交通事故發(fā)生率、犯罪發(fā)生率、電信基站分布、流行疾病發(fā)生分布、零售店分布、球員活動分布統(tǒng)計等專題圖的制作。

2 研究區(qū)域和內(nèi)容

本次研究區(qū)域為廣西區(qū)及其鄰近地區(qū)位于東南沿海地震帶的西段，其地震活動為東南沿海地震帶西段的地震活動所控制。廣西區(qū)內(nèi)近代歷史上曾發(fā)生6級以上地震3次。該區(qū)自公元288年有地震記載以來至1969年，共記載3.0級以上歷史地震400余次，其中5.0～5.9級地震16次，6.0～6.9級地震3次。3次6級以上地震分別是1875年6月8日樂業(yè)6.5級地震，1890年8月29日陸川6級地震和1936年4月1日靈山6.8級地震。該區(qū)自1970年開始有地震臺網(wǎng)監(jiān)測記錄以來至2009年，陸區(qū)最大地震是1977年10月19日平果5.0級地震，海區(qū)最大地震是北部灣1994年、1995年發(fā)生的6.1、6.2級地震。此次研究將歷史地震、人口、經(jīng)濟、學校等地震應(yīng)急數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)相對密集，專題制圖較難表達的地理空間數(shù)據(jù)通過HotMap熱圖技術(shù)更好地展現(xiàn)出來，給地震應(yīng)急決策者提供科學、直觀的專題信息。

3 基于QGIS的HeatMap插件開發(fā)

本研究采用Python語言進行QGIS插件開發(fā)，利用QGIS開發(fā)插件大多采用C++。與C++相比，利用Python語言開發(fā)更快捷、方便，也更易于理解和發(fā)布。

3.1 利用Python研制熱圖制作的插件

利用Python語言制作熱圖插件的原理簡單概括為4個步驟。

（1）為離散點設(shè)定一個半徑，創(chuàng)建一個緩沖區(qū)。

（2）參照特定的屬性歸一化模型計算的值，對每個離散點的緩沖區(qū)，使用漸進的灰度帶（完整的灰度帶是0～255）從內(nèi)而外，由淺至深地填充。

（3）由于灰度值可以疊加（值越大顏色越亮，在灰度帶中則顯得越白，在實際中，可以選擇ARGB模型中任一通道作為疊加灰度值），從而對于有緩沖區(qū)交叉的區(qū)域，可以疊加灰度值，因而緩沖區(qū)交叉的越多，灰度值越大，這塊區(qū)域也就越“熱”。但對于有些特殊事物和現(xiàn)象，低值緩沖區(qū)無論怎樣疊加，其代表的仍是低值，不該變熱，灰度值不能無限制地簡單疊加增大。如多個人口密度低的鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)和周邊人口稠密城市的緩沖區(qū)疊加，疊加后的灰度值不該變熱接近或者超過人口稠密的城市的灰度則通過將地理要素屬性設(shè)置為-9999等人工干預(yù)的方法進行處理。endprint

（4）以疊加后的灰度值為索引，從一條有256種顏色的色帶中（例如彩虹色）映射顏色，并對圖像重新著色，從而實現(xiàn)熱圖（見圖1）。

3.2 地震專題屬性歸一化處理模型

為了提高熱點技術(shù)對地震應(yīng)急專題要素的空間分布和屬性分布的直觀性、形象性和準確性的表現(xiàn)力度，需對專題要素的空間關(guān)系進行概念化處理，并使其選擇的參數(shù)合理地反映出要素之間的固有關(guān)系。對要素在空間中彼此交互方式構(gòu)建的模型越逼真，其結(jié)果就越準確。通過對地震專題要素屬性歸一化處理，把以前枯燥的數(shù)據(jù)變得更為直觀、生動，呈現(xiàn)一些原本不易理解或表達的數(shù)據(jù)，比如：密度、頻率、溫度等，使我們更便于分析、比較各種地震專題要素的變化及其相互關(guān)系。

Getis-Ord局部統(tǒng)計可表示為：

其中xj是要素j的屬性值，wij是要輸i 和j 之間的空間權(quán)重，n為要素總數(shù)，且

G *i統(tǒng)計是z得分，因此無需做進一步的計算。數(shù)據(jù)集中的每個要素返回的 G *i統(tǒng)計就是z得分。對于具有顯著統(tǒng)計學意義的正的z 得分，z 得分越高，高值（熱點）的聚類就越緊密[6]。

首先利用MapSIS下載的歷史震例進行處理，生成Excel數(shù)據(jù)并導(dǎo)入ArcGIS生成SHP格式數(shù)據(jù)，然后利用歸一化模型進行處理，對震級進行歸一化處理，主要是通過研究中一些學者往往僅對地震頻次、震級（能量）進行分別研究。將震級和頻次合理地進行綜合時，利用吳佳翼（1983）等提出的將A（b）值作為描述各地區(qū)地震活動性的定量參數(shù)，該參數(shù)考慮了一個地區(qū)的地震活動性、震級和頻次各方面的因素，定量地反映了地震活動的“活躍性”或“平靜性”[7]。

根據(jù)吳佳翼（1983）的定義：

這里，b為該區(qū)域的b值，Mi為地震震級。由上式知，A（b）值的本質(zhì)是一個地震集合的折合震級，它的主要成分是該集合中的較大地震震級。同時它與該集合的b值有關(guān)，b值越小，A（b）值越大， 反之亦然。

4 研究結(jié)果與討論

利用該技術(shù)對廣西2013年2月20日百色市平果縣、田東縣交界4.5級地震發(fā)震前后全區(qū)所有3級以上歷史地震進行地震能量分布制圖。

圖2中，顏色越深代表地震能量釋放的越多，顏色越淺，直至空白表明該地區(qū)地震能量釋放越少，本研究目標就是通過熱圖技術(shù)與某一地區(qū)歷史地震時間結(jié)合，向不同用戶直觀地展示出該地區(qū)的地震能量釋放情況，同時也能反映出該地區(qū)地震的活動性及其與地震活動斷裂帶之間的關(guān)系。

最后將歸一化處理好的數(shù)據(jù)導(dǎo)入QGIS平臺，利用開發(fā)的熱圖制圖插件對話框進行設(shè)置，生成歷史地震熱圖數(shù)據(jù)。

本文通過研究，認為熱圖技術(shù)不僅能提高地震專題圖表達形式的創(chuàng)新能力，讓讀者很直觀地讀出制圖人的意圖，還能更為準確地表達地震應(yīng)急要素之間內(nèi)在關(guān)系，深入挖掘應(yīng)急數(shù)據(jù)的使用，在今后的地震救災(zāi)中能廣泛的被采用，如利用該技術(shù)對災(zāi)情信息上報情況進行分析，可以直觀地展示出災(zāi)情分布情況和受災(zāi)嚴重情況，對人口、經(jīng)濟和學校等數(shù)據(jù)進行制圖表達，能更為簡單直觀地為領(lǐng)導(dǎo)救災(zāi)部署輔助決策提供第一手資料，但該技術(shù)在應(yīng)用各類地震應(yīng)急要素專題圖制圖過程中，歸一化模型的選擇及其熱點數(shù)學模型參數(shù)設(shè)置仍需大量實戰(zhàn)中不斷總結(jié)，使得該技術(shù)表達準確性不斷提高。

參考文獻

[1] 張俊濤，王蜜蜂，李曉明，等.基于HTML5的Heat Map Web專題地圖研究[J].測繪與空間地震信息，2012，35（5）：214-215.

[2] Mitchell，Andy.ESRI GIS分析手冊（第2卷）[M].ESRI出版社，2005.

[3] Getis，A，J.K. Ord.通過應(yīng)用距離統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析空間關(guān)聯(lián)[J].地理分析，1992（3）：24.

[4] United States Patent and Trademark Office， registration #75263259[Z].1993-09-01.

[5] Wikipedia：HeatMap[EB/OL].（2013-11-25）.http：//wwwen.wikipedia.org/wiki/Heat_map.

[6] Ord， J.K.，A.Getis.局部空間自相關(guān)統(tǒng)計：分布問題和應(yīng)用[J].地理分析，1995（4）：27.

[7] 吳佳翼，曹學鋒.地震活動性定量化問題[J].地震，1983（6）：13-17.endprint