方藝輝

（1. 福建商學(xué)院信息管理工程系，福建 福州 350012；2. 福建師范大學(xué)地理科學(xué)院，福建 福州 350007）

0 引言

河口水環(huán)境決策支持系統(tǒng)（Estuary Water Environment Decision Support System, EWEDSS）是將 DSS 技術(shù)引入到河口水環(huán)境規(guī)劃、管理和決策等工作中，模擬河口污染物擴散和變化趨勢，對河口區(qū)域內(nèi)的生態(tài)環(huán)境進行科學(xué)評價，并提供河口水環(huán)境預(yù)警和決策支持，以實現(xiàn)對河口水環(huán)境的有效管理和保護[1-2]。針對感潮河口水環(huán)境管理，不少學(xué)者建立了相應(yīng)的水環(huán)境模型，并成功地應(yīng)用于所研究的河口[3-7]。由于水環(huán)境模型自身機制復(fù)雜、參數(shù)繁多、專業(yè)性強，非專業(yè)人士往往難以勝任；而且水環(huán)境模型缺乏直觀友好的圖形界面和對水環(huán)境數(shù)據(jù)空間分析、查詢和可視化等方面的支持，不能充分發(fā)揮效能，很難實現(xiàn)有效的決策支持。通過云計算和 WebGIS 等技術(shù)搭建決策支持系統(tǒng)，強化模型的模擬和預(yù)報能力，提供友好的操作界面，滿足系統(tǒng)快速響應(yīng)等要求，讓非專業(yè)的一般人員和決策者都能夠輕松使用，極大地提高了水環(huán)境模型的應(yīng)用價值。

一些學(xué)者對此進行了相關(guān)的研究工作。RAO等[8]采用 ArcIMS 和 SWAT 模型構(gòu)建基于 Web 的決策支持原型系統(tǒng)，應(yīng)用于俄克拉荷馬的小流域（Panhandle），模擬泥沙和營養(yǎng)物質(zhì)的變化。Zhang 等[9]提出了一種通過集成開源的 WebGIS（Geoserver）和云計算平臺（Hadoop）、SWAT 模型構(gòu)建流域管理決策系統(tǒng)的方案，提供準(zhǔn)實時決策支持。萬魯河等[10]探討了在云計算服務(wù)模式下，以地理信息系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)為支撐，構(gòu)建了可對水環(huán)境實現(xiàn)綜合管理的信息系統(tǒng)。陳洋波等[11]基于云計算，以流域洪水預(yù)報模型為系統(tǒng)的模型，設(shè)計并開發(fā)了包含模型參數(shù)自動優(yōu)選、實時流域洪水預(yù)報等功能的云計算服務(wù)平臺。尹煒靖等[12]提出了基于 Hadoop 的云計算平臺，利用云計算平臺實現(xiàn)過程中服務(wù)器虛擬化、大規(guī)模異構(gòu)水文數(shù)據(jù)存儲及元數(shù)據(jù)管理等關(guān)鍵性問題。相關(guān)研究主要以流域為研究尺度，對感潮河口水環(huán)境決策支持系統(tǒng)的研究較為少見。本研究將在前期研發(fā)的二維水動力水質(zhì)和河口鹽度預(yù)報等模型[13-14]的基礎(chǔ)上，結(jié)合云計算、WebGIS 等計算機技術(shù)，采用 B/S 三層模式，構(gòu)建河口水環(huán)境管理決策支持系統(tǒng)，應(yīng)用于閩江河口水環(huán)境管理。

1 系統(tǒng)設(shè)計

1.1 體系結(jié)構(gòu)設(shè)計

河口水環(huán)境決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)如圖 1 所示，系統(tǒng)采用基于 B/S 模式三層體系結(jié)構(gòu)，包括數(shù)據(jù)服務(wù)層、應(yīng)用服務(wù)層和用戶表示層。數(shù)據(jù)服務(wù)層存儲和管理了系統(tǒng)所使用的空間和屬性數(shù)據(jù)，并分別通過 ArcSDE 和 ADO.net 實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問。應(yīng)用服務(wù)層包括地圖和水環(huán)境模型服務(wù) 2 個部分，地圖服務(wù)是以 ArcGIS Server 創(chuàng)建并發(fā)布的；水環(huán)境模型是整個系統(tǒng)的核心，包含了水動力、水量、水質(zhì)動態(tài)分析和河口鹽度預(yù)報等專業(yè)的數(shù)學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上通過 Web Service 對其進行封裝，以接口的方式對外提供決專業(yè)的決策支持服務(wù)。用戶表示層是用戶直接操作的界面，通過訪問應(yīng)用服務(wù)層的服務(wù)就可以方便地在客戶端的瀏覽器上進行輔助決策。云計算服務(wù)平臺是系統(tǒng)建設(shè)的硬件基礎(chǔ)，利用中心控制單元管理所有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和計算節(jié)點，采用虛擬化的方式創(chuàng)建的。根據(jù)用戶（或任務(wù)）的請求和硬件的使用情況，科學(xué)合理地對硬件資源進行調(diào)度，以實現(xiàn)資源利用率的最大化。

圖 1 決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)圖

1.2 WebGIS 地圖服務(wù)

WebGIS 是在 Internet/ Intranet 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中獲取、存儲、處理、分析和顯示地理信息的空間信息系統(tǒng)。通過互聯(lián)網(wǎng)上提供地理信息，用戶可以方便地訪問地圖服務(wù)等功能。WebGIS 具有操作簡單、擴展方便、平臺獨立等優(yōu)點，受到廣泛應(yīng)用[15-16]。利用 WebGIS 技術(shù)可以實現(xiàn)地圖服務(wù)發(fā)布、地圖基本操作、空間/屬性數(shù)據(jù)查詢和空間分析等功能，為實現(xiàn)河口水環(huán)境決策支持平臺提供了有力的技術(shù)支撐。

河口水環(huán)境決策支持系統(tǒng)以 ArcGIS Server 為WebGIS 地圖服務(wù)開發(fā)平臺。 WebGIS 地圖服務(wù)執(zhí)行流程如圖 2 所示： 1）客戶端向 WebGIS 服務(wù)器發(fā)出地圖服務(wù)的請求； 2）WebGIS 服務(wù)器在接收到請求后，對請求進行解析，并生成相應(yīng)的任務(wù)交給服務(wù)對象管理器（Server Object Manager，SOM）；3）SOM 在接收到任務(wù)后，分配其中一個服務(wù)對象容器（Server Object Container，SOC）執(zhí)行該任務(wù)； 4）SOC 通過空間數(shù)據(jù)引擎（ArcSDE）訪問空間數(shù)據(jù)服務(wù)器獲取專題數(shù)據(jù)，對專題數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)的處理，并將結(jié)果最終反饋給客戶端。

圖 2 基于 ArcGIS Server 的地圖服務(wù)流程圖

2 系統(tǒng)功能實現(xiàn)

2.1 河口水環(huán)境地圖服務(wù)

河口水環(huán)境決策支持平臺建立在 ArcGIS Server架構(gòu)的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)以下常用地圖服務(wù)功能：

1）河口水環(huán)境專題圖發(fā)布功能。用戶通過客戶端瀏覽器可以輕松訪問專題圖。

2）圖層控制功能。打開/關(guān)閉圖層，調(diào)整圖層顯示順序，圖層渲染等功能。

3）視圖操作和查詢功能。放大、縮小、漫游、移動、全幅等視圖操作，實現(xiàn)斷面/采樣點水位、斷面流速、采樣點水質(zhì)、距離測量等查詢功能。

4）空間分析功能。污染源緩沖、疊加分析等功能。

2.2 流場濃度場動態(tài)模擬

水動力水質(zhì)模型計算輸出結(jié)果是具體的計算單元（網(wǎng)格節(jié)點或斷面）上的計算數(shù)值，通過一系列的插值、轉(zhuǎn)換運算，形成不同時刻的流場和濃度場。傳統(tǒng)的做法是將每一時刻的流場或濃度場通過圖像編程技術(shù)生成一張與之對應(yīng)的靜態(tài)圖片，將所有時刻所生成的靜態(tài)圖片通過動畫視頻技術(shù)生成可視動畫，并以一定的時間間隔順序播放，從而形成模型輸出成果的動態(tài)模擬。但是，這樣的動畫視頻播放方式缺乏與 GIS 數(shù)據(jù)的交互操作功能，不能實時進行空間數(shù)據(jù)分析與模型數(shù)據(jù)查詢。結(jié)合 GIS 的圖層管理功能，以計算網(wǎng)格圖層為基礎(chǔ)，通過讀取每一時刻的流場或濃度場數(shù)據(jù)，動態(tài)地生成一個可交互的 GIS 圖層，保存在緩沖區(qū)中。由于流場或濃度場模擬結(jié)果被保存到 GIS 圖層中，可以使用ArcGIS Server 實現(xiàn)數(shù)據(jù)的交互查詢，很好地解決模型計算數(shù)據(jù)與 GIS 實時交互操作難題，實現(xiàn)真正意義上的動態(tài)模擬。

流場和濃度場模擬結(jié)果都是按小時時間順序逐個保存為單獨文件，采用歐拉法對流場濃度場進行表達。歐拉法把運動要素表示為時間和空間坐標(biāo)的連續(xù)函數(shù)。對于二維淺水水動力水質(zhì)模型，流場和濃度場都可以表示為 s = f（t，x，y），

式中：t 為時間坐標(biāo)；x 為橫軸坐標(biāo)；y 為縱軸坐標(biāo)；s 為質(zhì)點的流場或濃度場模擬結(jié)果。流場與濃度場動態(tài)模擬流程基本相同，以濃度場動態(tài)模擬為例，如圖 3 所示。

動態(tài)模擬流程如下：

1）加載水動力水質(zhì)模型的計算網(wǎng)格面圖層，將面要素的 label 點設(shè)置為網(wǎng)格中各個單元格質(zhì)點；

2）根據(jù)時間軸 t，以文件流方式逐個讀取濃度場文件；

3）根據(jù)橫坐標(biāo) x 逐行掃描 t 時刻濃度場文件；

4）根據(jù)縱坐標(biāo) y 逐列掃描 t 時刻濃度場文件中的 x 行，讀取相應(yīng)單元格的濃度值；

5）按照不同的濃度值范圍分成不同的等級，每一濃度等級給予不同的顏色等級來表達；

6）根據(jù)單元格濃度值定級；

7）若本列處理結(jié)束，則轉(zhuǎn)至 8），否則，轉(zhuǎn)至 4）；

8）若本列處理結(jié)束，則轉(zhuǎn)至 9），否則，轉(zhuǎn)至 3）；

9）渲染圖層，生成第 t 時刻濃度場動態(tài)圖層；

10）若時間序列處理結(jié)束，則轉(zhuǎn)至 11）；否則，轉(zhuǎn)至 2）；

圖 3 濃度場動態(tài)模擬流程圖

11）瀏覽時間序列濃度場動態(tài)圖層，交互查詢。

2.3 河口鹽度預(yù)報模型構(gòu)建

準(zhǔn)確的河口鹽度預(yù)報有效地抑制因咸潮入侵而產(chǎn)生的不利后果，是防治咸潮入侵的有效非工程措施。系統(tǒng)集成了基于遺傳支持向量機河口鹽度預(yù)報模型，提供了鹽度預(yù)報服務(wù)。文獻 [13] 對基于遺傳支持向量機河口鹽度預(yù)報模型進行了詳細的論述，本文只作簡要概述，并對模型實現(xiàn)進一步補充。支持向量機（Support Vector Machine，SVM）具有泛化性能好等優(yōu)點，但模型參數(shù)選擇對模型計算結(jié)果具有很大的影響。傳統(tǒng)參數(shù)選擇方法在效率和計算準(zhǔn)確性等方面往往不盡如人意，而且需要一定的先驗知識。遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）通過復(fù)制、選擇、交叉和變異等操作實現(xiàn)種群的不斷進化，最終產(chǎn)生最優(yōu)的染色體。結(jié)合遺傳算法全局搜索能力強的優(yōu)勢，對支持向量機的參數(shù)進行尋優(yōu)，構(gòu)造基于遺傳支持向量機耦合模型。通過相關(guān)性分析，選取高潮位、徑流量和前期鹽度作為影響鹽度變化的主要因素。鹽度對徑流和潮流的響應(yīng)存在一定的時間間隔，具有相對滯后性。以徑流量、高潮位和前期鹽度 3 個方面在時間上的不同組合，經(jīng)過反復(fù)實驗比較，確定了鹽度變化的主要影響因子，并作為耦合模型的輸入向量。最終，構(gòu)建了基于遺傳支持向量機河口鹽度預(yù)報模型。

河口鹽度預(yù)報模型是基于 C#.net 2010 平臺與開源軟件 LIBSVM 工具箱，在 C#.net 2010 平臺中調(diào)用 LIBSVM 下的動態(tài)鏈接庫接口，引用命名空間，采用面向?qū)ο蠹夹g(shù)編程。LIBSVM 工具箱是臺灣大學(xué)林智仁教授等研發(fā)的簡單實用的 SVM 模型分類與預(yù)測軟件包。遺傳算法采用 C# 語言，定義類geneticAlgorithm 對算法進行實現(xiàn)，定義如下：

public class geneticAlgorithm

{

private int POPSIZE; 種群規(guī)模

private int MAXGENS; 最大進化代數(shù)

private double PXOVER; 交叉系數(shù)

private double PMUTATION; 變異系數(shù)

public void InitPopulation (int tempPOPSIZE,int tempMAXGENS,

double tempPXOVER, double tempPMUTATION,string tempReaderPath)

* 功能：初始化種群

* 參數(shù)：種群規(guī)模、迭代次數(shù)、種群交叉系數(shù)、種群變異系數(shù)、窗口句柄

* 返回值：無

public void PopulationSelect ( )

* 功能：遺傳算子—選擇操作（采用輪盤賭方法選擇適應(yīng)度較高個體）

* 參數(shù)：無

* 返回值：無

...

}

在定義類 geneticAlgorithm 時，采用 Thread 類實例化單線程，每個線程代表 1 個染色體。為了提高遺傳算法收斂的速度，引入多線程技術(shù)，采用線程池用于構(gòu)造多線程，將構(gòu)造好的染色體線程置于線程池中，由線程池負責(zé)調(diào)度管理，實現(xiàn)多線程并行運行，實例如下：

for (int i = 0; i ＜ intThreadCount; i ++)

{

Chrosome chrs = new Chrosome ( ); //實例化染色體對象

ThreadPool.QueueUserWorkItem (chrs.Evolution( ), i ); //創(chuàng)建染色體線程添加到線程池

}

3 系統(tǒng)運行結(jié)果

近年來，由于人為活動的劇烈干擾，閩江下游河床嚴重下切，改變了河道的水動力水質(zhì)特征。再加上城市擴張，居民排放的生活污水不斷增加，閩江河口水環(huán)境面臨很大壓力。將河口決策支持平臺應(yīng)用于閩江河口，搭建閩江河口決策支持系統(tǒng)，為閩江河口的水環(huán)境管理提供決策支持。

系統(tǒng)運行主界面包括圖層管理器、功能面板和地圖窗口 3 個部分。系統(tǒng)提供了通用的 WebGIS 服務(wù)功能，如視圖管理（地圖縮放、地圖漫游、全幅等）、圖層控制（打開/關(guān)閉圖層、圖層渲染等）、查詢分析（空間、屬性查詢等）功能；還提供了專用的河口水環(huán)境管理功能，如斷面水位流速查詢、采樣點水質(zhì)查詢、河口鹽度預(yù)報、水動力水質(zhì)模擬和流場濃度場動態(tài)模擬等功能。

系統(tǒng)根據(jù)水動力水質(zhì)模擬結(jié)果，通過讀取每一時刻的流場（濃度場）數(shù)據(jù)，動態(tài)地生成一個可交互的 GIS 圖層。用戶可以選擇瀏覽任一時刻的流場（濃度場）圖層，也可以通過 GIS 工具實現(xiàn)與圖層的交互操作。圖 4 為流場濃度場動態(tài)模擬運行結(jié)果。流場（水位和流速）模擬結(jié)果較好，平均誤差均 ＜ 10%，濃度場（COD 和氨氮）模擬結(jié)果平均誤差為 11%～24%。用戶在選擇鹽度影響因子文件、鹽度類型、預(yù)報站點后，實現(xiàn)鹽度預(yù)報，圖 5 為鹽度預(yù)報運行結(jié)果。鹽度預(yù)報模型計算結(jié)果平均誤差在 27% 以內(nèi)，基本上能滿足實際應(yīng)用需求。

4 云計算性能分析

4.1 方案設(shè)計

為了對云計算性能進行分析，以基于遺傳支持向量機河口鹽度預(yù)報模型為例，分析在遺傳算法不同種群規(guī)模和迭代次數(shù)條件下，模型的率定時間。

圖 4 流場濃度場動態(tài)模擬

圖 5 河口鹽度預(yù)報

種群規(guī)模表示并行計算進程的數(shù)量，種群規(guī)模越大，所需的并行計算資源越多。迭代次數(shù)表示種群進化的次數(shù)，迭代次數(shù)越大，所需的串行計算資源也越多。種群規(guī)模設(shè)置為 100 和 1000個，迭代次數(shù)設(shè)置為 100，500 和 1000次。運行環(huán)境為 PC 機和云計算服務(wù)器，硬件主要配置如表 1 所示。

4.2 性能分析

表 1 PC 機和云計算服務(wù)器硬件配置

如表 2 所示，將基于遺傳支持向量機河口鹽度預(yù)報模型對應(yīng)的不同方案在 PC 機和云計算服務(wù)器的計算時間進行對比。從表中可以看出，情景 A 的3 種方案種群都是 100 個，隨著迭代次數(shù)的增加，PC 和云的計算時間大致呈線性增加的趨勢，并行計算加速比基本保持穩(wěn)定。情景 B 與 A 特征基本相同，這 3 種方案并行計算加速比也是基本穩(wěn)定的。原因在于情景 A 和 B 的 3 種方案，種群規(guī)模是一樣的（100 或 1000個），迭代次數(shù)的增加只是意味著串行計算量增大，但并行計算量并沒有變化，所以并行計算加速比保持基本穩(wěn)定，云計算服務(wù)器的并行計算優(yōu)勢并沒有體現(xiàn)出來。而另一方面，從情景 A到情景 B，種群規(guī)模從 100 個增大到 1000個，并行計算量增大，并行計算加速比顯著提升，云計算服務(wù)器并行計算的優(yōu)勢得到有效的發(fā)揮。實驗結(jié)果表明，云計算服務(wù)器對模型串行計算速度提升效果不大，并行計算速度提升效果顯著。因而，在遺傳支持向量機河口鹽度預(yù)報模型中，考慮到云計算服務(wù)器突出的并行計算性能，適當(dāng)?shù)卦龃蠓N群規(guī)模，有利于提升遺傳算法對支持向量機參數(shù)的優(yōu)化速度。

表 2 云計算性能分析

5 結(jié)語

1）結(jié)合云計算、WebGIS 等先進計算機技術(shù)，采用基于 B/S 三層架構(gòu)開發(fā)模式，集成水動力水質(zhì)和河口鹽度預(yù)報模型，成功地構(gòu)建了河口水環(huán)境決策支持系統(tǒng)。系統(tǒng)具備了通用的 WebGIS 服務(wù)功能，同時提供了河口鹽度預(yù)報、流場濃度場動態(tài)模擬等專業(yè)功能。

2）PC 機和云計算服務(wù)器的性能對比分析結(jié)果表明，云計算服務(wù)器對模型串行計算速度提升效果不大，對并行計算速度提升效果顯著。對于基于遺傳支持向量機河口鹽度預(yù)報模型，適當(dāng)?shù)卦龃蠓N群規(guī)模，有利于提升遺傳算法對支持向量機參數(shù)的優(yōu)化速度。

3）系統(tǒng)簡化了繁雜的專業(yè)模型操作，提供了直觀的圖形操作界面，強化了模型的模擬和預(yù)報能力，為閩江水務(wù)管理部門提供決策支持，可進一步推廣應(yīng)用于其他河口的水環(huán)境管理，也可以為其他環(huán)境管理領(lǐng)域的決策支持系統(tǒng)提供借鑒。