費(fèi)建瑤，黃曉東，高金龍，梁天剛

(草地農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 農(nóng)業(yè)部草牧業(yè)創(chuàng)新重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(guó)主要牧區(qū)之一，同時(shí)也是我國(guó)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(duì)自然災(zāi)害的抵抗能力相對(duì)較差[2],尤其是將畜牧業(yè)作為主要經(jīng)濟(jì)來(lái)源，其經(jīng)濟(jì)狀況和生命財(cái)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(cè)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(duì)雪災(zāi)相關(guān)數(shù)據(jù)資料的統(tǒng)計(jì)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(lái)越廣泛，相關(guān)產(chǎn)品也越來(lái)越多[5]。地理信息系統(tǒng)在采集、處理、存儲(chǔ)、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(duì)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(jī)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(duì)系統(tǒng)環(huán)境的依賴，同時(shí)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(guò)遙感技術(shù)及GIS較準(zhǔn)確地對(duì)牧區(qū)積雪的變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)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(cè)數(shù)據(jù)、家畜、草地、社會(huì)經(jīng)濟(jì)資料及雪災(zāi)預(yù)警模型，設(shè)計(jì)開(kāi)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(cè)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(cè)技術(shù)和雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法為基礎(chǔ)，結(jié)合內(nèi)蒙古2003-2012年共10年的積雪時(shí)空動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)分析數(shù)據(jù)，以Visual C#語(yǔ)言為開(kāi)發(fā)平臺(tái)，借助ArcEngine設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了內(nèi)蒙古草原牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)輔助決策系統(tǒng)；王建忠等[7]基于Geomedia WebMap和SQL Server 2000開(kāi)發(fā)了新疆牧區(qū)雪災(zāi)預(yù)報(bào)預(yù)警系統(tǒng)；賀俊杰等[8]以Windows 98為工作平臺(tái)使用VB6.0(Visual Basic 6.0)設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)了雪災(zāi)監(jiān)測(cè)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(xiǎn)監(jiān)測(cè)工作，在設(shè)計(jì)及思想上做了很大貢獻(xiàn)，但仍然存在一些問(wèn)題，如數(shù)據(jù)資料的更新緩慢，手工處理過(guò)程繁雜，系統(tǒng)的運(yùn)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(xiǎn)監(jiān)測(cè)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(duì)原始?xì)庀笫占Y料去云干擾、去異常值及插值補(bǔ)值的處理[9]。所以，在進(jìn)行WebGIS系統(tǒng)開(kāi)發(fā)時(shí)，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(shí)更新數(shù)據(jù)資料。而GeoServer具有開(kāi)源和靈活的特點(diǎn)，雖然ArcGIS Server在進(jìn)行地圖渲染、切片時(shí)的效率高于GeoServer，且較后者更節(jié)約存儲(chǔ)空間，但是使用GeoServer可以增加開(kāi)發(fā)的靈活性和系統(tǒng)的可移植性，而且不會(huì)受付費(fèi)問(wèn)題的影響[10]。使用開(kāi)源框架雖然會(huì)降低開(kāi)發(fā)效率、增加耗時(shí)，但是卻具有低成本及易擴(kuò)充的特點(diǎn)。開(kāi)源軟件大眾協(xié)同、開(kāi)放式共享、持續(xù)創(chuàng)新的特點(diǎn)令開(kāi)源項(xiàng)目更具有發(fā)展?jié)摿?，這點(diǎn)從全球開(kāi)源軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)投資的持續(xù)增長(zhǎng)中也可以看出[11]。MATLAB強(qiáng)大的數(shù)字處理能力在其提供了MATLAB Builder for java這個(gè)工具之后，使J2EE也能很好地利用MATLAB的內(nèi)置函數(shù)，從而開(kāi)發(fā)出具有較強(qiáng)運(yùn)算能力的系統(tǒng)。通過(guò)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(kāi)發(fā)Web系統(tǒng)則是為了方便客戶端的使用，不過(guò)相應(yīng)地會(huì)增加服務(wù)器的負(fù)荷。而這些特點(diǎn)在一定程度上能彌補(bǔ)上述系統(tǒng)中存在的問(wèn)題。

本研究以青海省雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的Logistic回歸模型[1]、雪災(zāi)家畜死亡率估測(cè)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(xiǎn)、均溫小于-5 ℃的持續(xù)天數(shù)和積雪覆蓋率10項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)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(xiàng)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(kù)、MVC(Model模型，View視圖，Controller，控制器)設(shè)計(jì)模式以及J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition)，以實(shí)現(xiàn)包含青海省牧區(qū)雪災(zāi)發(fā)生概率評(píng)估、雪災(zāi)家畜死亡率的預(yù)測(cè)、區(qū)域信息及雪災(zāi)監(jiān)測(cè)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(cè)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(cè)與預(yù)警系統(tǒng)是基于青海雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的Logistic回歸模型和雪災(zāi)家畜死亡率估測(cè)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(xiàng)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(xiǎn)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(cè)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(cè)與預(yù)警功能主要依賴雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率運(yùn)算以及雪災(zāi)家畜死亡率運(yùn)算。根據(jù)影響因子計(jì)算出雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(yè)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(xiǎn)等級(jí)[13]及雪災(zāi)預(yù)警分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)[1]篩選高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)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(xiǎn)概率運(yùn)算主要以馬曉芳等[1]提出的青海雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)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(xiàng)影響因子作為數(shù)據(jù)輸入，通過(guò)數(shù)字矩陣轉(zhuǎn)換以及回歸運(yùn)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(jì)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(cè)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(xiàng)影響因子作為輸入層，通過(guò)數(shù)字矩陣轉(zhuǎn)換以及BP-ANN模型運(yùn)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(duì)應(yīng)坐標(biāo)的提取則是根據(jù)雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率運(yùn)算以及雪災(zāi)家畜死亡率的運(yùn)算結(jié)果，依照青海雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)及雪災(zāi)預(yù)警分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，篩選高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的數(shù)值，并且追蹤其對(duì)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(cè)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(diǎn)擊獲取屬性信息。雪災(zāi)監(jiān)測(cè)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(xiǎn)評(píng)估與預(yù)警、系統(tǒng)維護(hù)功能的切換，頁(yè)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(cè)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(jì)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(shuō)明。這種設(shè)計(jì)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(cè)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?jī)?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(jì)關(guān)于影響因子、區(qū)域信息、系統(tǒng)參數(shù)的數(shù)據(jù)庫(kù)，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(chǔ)。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(guó)省界，元素類型、運(yùn)算參數(shù)、文件存儲(chǔ)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(xiǎn)、均溫小于-5 ℃的持續(xù)天數(shù)以及積雪覆蓋率。

2.2 分析運(yùn)算

根據(jù)青海雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的Logistic回歸模型[1]、雪災(zāi)家畜死亡率估測(cè)BP-ANN模型[12]、青海雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)及雪災(zāi)預(yù)警分級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，利用MATLAB與Java的混合開(kāi)發(fā)完成系統(tǒng)的分析運(yùn)算功能，生成青海省牧區(qū)雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率及家畜死亡率，篩選高風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的數(shù)值及其對(duì)應(yīng)坐標(biāo)值。該運(yùn)算在MATLAB中設(shè)計(jì)實(shí)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(yùn)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(chǔ)，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(chǔ)，用于空間運(yùn)算的柵格數(shù)據(jù)則使用Geo tiff形式存儲(chǔ)。而調(diào)用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行不同操作時(shí)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(chǔ)。這些操作分別使用MATLAB(geotiffread、geotiffwrite等)、GeoServer(REST API)以及PostgreSQL(PostGIS)實(shí)現(xiàn)，為系統(tǒng)對(duì)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(cè)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(duì)分析運(yùn)算和邏輯處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行前臺(tái)頁(yè)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(xiǎn)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(cè)與預(yù)警數(shù)據(jù)及簡(jiǎn)單的空間分析處理；進(jìn)行前臺(tái)頁(yè)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(qǐng)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(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)核心部分，用于青海雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)Logistic回歸運(yùn)算、雪災(zāi)家畜死亡率BP-ANN估測(cè)、超閾值及其對(duì)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(kù)，用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換及數(shù)據(jù)運(yùn)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(qǐng)求獲取地圖元素，并在前臺(tái)頁(yè)面進(jìn)行地圖展示。其空間數(shù)據(jù)的處理及運(yùn)算部分主要依賴于PostgreSQL、MATLAB(MATLAB Builder for Java)以實(shí)現(xiàn)圖像與數(shù)字矩陣的轉(zhuǎn)換、模型矩陣的運(yùn)算及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)和預(yù)警數(shù)據(jù)的生成。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)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(chǔ)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(cè)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(duì)數(shù)字矩陣進(jìn)行回歸運(yùn)算，從而獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)。MATLAB Builder for Java是MATLAB Compiler的一個(gè)擴(kuò)展功能，該功能可以將MATLAB中設(shè)計(jì)好的算法直接轉(zhuǎn)成Java類，為Java與MATLAB的混合開(kāi)發(fā)提供了便利，這種設(shè)計(jì)可以增強(qiáng)系統(tǒng)的運(yùn)算能力。

3.2 運(yùn)算模型的設(shè)計(jì)

利用MATLAB設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的運(yùn)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(yùn)算分析、數(shù)字矩陣轉(zhuǎn)圖像和地圖數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。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(chǔ)，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(yùn)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(yùn)算。從ArcMap中導(dǎo)出的每一個(gè)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(yùn)算的為.tif標(biāo)記圖像文件。MATLAB擁有矩陣運(yùn)算能力和圖形化功能，其內(nèi)置geotiffread、regress、geotiffwrite等函數(shù)可實(shí)現(xiàn)圖像讀入、矩陣轉(zhuǎn)換、矩陣運(yùn)算、異常值處理、重新繪圖等。MATLAB與Java的混合編程簡(jiǎn)化了編程的復(fù)雜性，同時(shí)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(chǔ)空間超過(guò)內(nèi)存大小或者連續(xù)的存儲(chǔ)空間不足都會(huì)造成內(nèi)存溢出，所以在MATLAB的代碼設(shè)計(jì)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(shí)回收整理內(nèi)存。系統(tǒng)設(shè)計(jì)將運(yùn)算功能和查詢功能分開(kāi)，也是為了緩解內(nèi)存的消耗，Logistic回歸運(yùn)算、BP-ANN模型運(yùn)算、數(shù)值及坐標(biāo)的提取不必實(shí)時(shí)進(jìn)行，只需在系統(tǒng)收到運(yùn)算命令后進(jìn)行相應(yīng)的矩陣運(yùn)算。而首次生成的tif文件(青海雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)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(chǔ)后供下次查詢時(shí)直接使用，無(wú)需再次進(jìn)行復(fù)雜的運(yùn)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(shí)長(zhǎng)。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(chǔ)，包括數(shù)據(jù)日期、雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)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(hào)等信息。超閾值及其坐標(biāo)的提取是針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)概率及家畜死亡率進(jìn)行的運(yùn)算，將篩選的數(shù)據(jù)記錄在獨(dú)立的數(shù)據(jù)表中，前臺(tái)頁(yè)面調(diào)用時(shí)以預(yù)警信息的形式顯示。

3.3 主要功能實(shí)現(xiàn)的設(shè)計(jì)

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(wèn)GeoServer地圖服務(wù)時(shí)，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(guò)GeoServer地圖服務(wù)就可以在頁(yè)面上呈現(xiàn)，而shp(shape)和tif類型的文件則需要通過(guò)OpenLayers的WFS和WMS方法訪問(wèn)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(shí)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(lái)完成對(duì)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(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)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(cè)BP-ANN模型的實(shí)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(yùn)算實(shí)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(shí)現(xiàn)過(guò)程中對(duì)代碼的執(zhí)行效率進(jìn)行了簡(jiǎn)單測(cè)試(MATLAB使用clock和etime，Java使用System.currentTimeMillis)，MATLAB中的執(zhí)行時(shí)間明顯小于Java中的。

4 系統(tǒng)主要功能的設(shè)計(jì)

青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測(cè)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(cè)與預(yù)警歷史數(shù)據(jù)查詢、雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)概率及家畜死亡率的運(yùn)算、超閾值及其對(duì)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(jì)算雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率、家畜死亡率、超閾值及其對(duì)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(xiǎn)監(jiān)測(cè)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(shí)，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(cè)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(yùn)算結(jié)果僅是某段時(shí)間內(nèi)的監(jiān)測(cè)與預(yù)警數(shù)據(jù)，所以雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖、雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖及預(yù)警信息會(huì)因此產(chǎn)生不同時(shí)期的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)需要將這些數(shù)據(jù)都保存下來(lái)，并提供查詢。

4.3 雪災(zāi)監(jiān)測(cè)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(xiǎn)區(qū)劃圖、雪災(zāi)家畜危害區(qū)劃圖的展示；記錄超過(guò)閾值的雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)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(méi)有使用過(guò)雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率或家畜死亡率運(yùn)算功能，則加載時(shí)間較長(zhǎng)，因?yàn)樾枰{(diào)用運(yùn)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(shí)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(yùn)算

該模塊用于青海省牧區(qū)雪災(zāi)概率、家畜死亡率的運(yùn)算、超閾值及其對(duì)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(yùn)算參數(shù)進(jìn)行運(yùn)算以獲取雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)概率及家畜死亡率，針對(duì)其運(yùn)算結(jié)果篩選并提取超閾值及其對(duì)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(cè)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(kāi)源框架，利用MATLAB、雪災(zāi)概率回歸方程、BP-ANN模型算法實(shí)現(xiàn)的青海省牧區(qū)雪災(zāi)監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)，在一定程度上滿足通過(guò)影響因子計(jì)算雪災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)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(shí)增加了系統(tǒng)的矩陣運(yùn)算能力。另外，系統(tǒng)將模型運(yùn)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(guò)程，增加了系統(tǒng)實(shí)時(shí)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(shí)際化的一種嘗試，對(duì)日后繼續(xù)設(shè)計(jì)完善WebGIS的運(yùn)算功能提供了一種思路。該系統(tǒng)使用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型較單一，數(shù)據(jù)的處理也較簡(jiǎn)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(xiǎn)評(píng)估模型，但是系統(tǒng)、算法、模型設(shè)計(jì)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(wú)法靈活地應(yīng)用這些模型，造成理論模型豐滿，實(shí)際應(yīng)用欠佳的現(xiàn)象。這也是研究與實(shí)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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