張像源

（天津市地質(zhì)調(diào)查研究院，天津 300191）

0 引言

我國地質(zhì)災(zāi)害種類多、分布廣、危害大。為進(jìn)一步減輕地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)，最大限度保障人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全，從2003年起，我國大陸開始開展汛期區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害氣象預(yù)警工作，并形成預(yù)警產(chǎn)品面向公眾的發(fā)布,在地質(zhì)災(zāi)害防治中發(fā)揮了 “消息樹”和“發(fā)令槍”的作用,取得了明顯的社會經(jīng)濟(jì)效益[1],極大地提升了公眾社會對防范地質(zhì)災(zāi)害的認(rèn)知。隨著該項(xiàng)工作的不斷推進(jìn)，預(yù)警產(chǎn)品的內(nèi)涵從粗到細(xì)逐步走向規(guī)范化，包括了預(yù)警范圍、等級、時(shí)段和文字說明等內(nèi)容[2]，且臨災(zāi)發(fā)布工作要求快速、高效和精準(zhǔn)。然而這些信息若靠人工獲取并不是件易事，比如要經(jīng)技術(shù)人員通過讀取預(yù)警區(qū)劃圖并研判后，才能粗略得出空間分布范圍等定性信息，這一過程耗時(shí)耗力，且難以達(dá)到定量描述的準(zhǔn)確效果。因此自動計(jì)算預(yù)警結(jié)果并快速生成預(yù)警產(chǎn)品是預(yù)警系統(tǒng)的一個重要功能[2],圍繞聚焦解決好地質(zhì)災(zāi)害可能發(fā)生的地點(diǎn)、成災(zāi)范圍等預(yù)警預(yù)報(bào)問題[3-4]，考慮如何利用信息技術(shù)自動獲取預(yù)警產(chǎn)品描述信息的實(shí)現(xiàn)勢在必行。然而經(jīng)檢索發(fā)現(xiàn)國內(nèi)直接進(jìn)行相關(guān)研究還較少，可供參考的文獻(xiàn)不多。為了快速形成權(quán)威、科學(xué)、符合實(shí)際的這一產(chǎn)品，本文提出一種可高效自動分析形成初步的預(yù)警產(chǎn)品描述信息的技術(shù)算法，為有關(guān)信息平臺的功能模塊的研發(fā)、支撐專家做出更詳盡的預(yù)警產(chǎn)品研判提供理論支撐。

1 算法原理

1.1 技術(shù)路線

以研究區(qū)行政區(qū)劃圖和預(yù)警區(qū)劃圖[2]為數(shù)據(jù)來源，應(yīng)用GIS 技術(shù)將空間位置信息和屬性信息無縫結(jié)合，結(jié)合數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)和地理知識等，精確獲取預(yù)警等級在行政區(qū)劃所處方位、區(qū)域占比和防治措施等精細(xì)描述的預(yù)警信息，將圖面內(nèi)容轉(zhuǎn)換為直觀的文本描述，為最終預(yù)警產(chǎn)品的快速生成奠定基礎(chǔ)（圖1）。

圖1 技術(shù)路線Fig.1 Technical route

1.2 關(guān)鍵數(shù)據(jù)

為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，在開始研究前，要準(zhǔn)備必要的空間圖層作為計(jì)算的基礎(chǔ)，即將具有不同預(yù)警等級屬性的矢量柵格地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警區(qū)劃圖層和反映行政區(qū)名稱及空間范圍的研究區(qū)行政區(qū)劃圖層作為數(shù)據(jù)源，二者要求具有相同的地圖投影參數(shù)。其中，前者一般通過網(wǎng)格剖分后通過多因子要素疊加進(jìn)行綜合評價(jià)得到，這一過程在當(dāng)前地質(zhì)災(zāi)害空間評價(jià)預(yù)警研究中是普遍采用的方法[5-6]，但因不是本文的重點(diǎn)，故不再贅述。

1.3 預(yù)警描述信息各因子獲取

1.3.1 預(yù)警等級集合概念模型

很顯然，前述空間圖層疊加結(jié)果中，不同預(yù)警級別對應(yīng)的地區(qū)預(yù)警信息處于離散狀態(tài)，且一般情況下，這些信息數(shù)量較為可觀，為了后續(xù)分析數(shù)據(jù)高效便捷，有規(guī)律可循，需要提前分析預(yù)警等級、地區(qū)、方位等數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性，通過聚類分析建立分類簇集合信息，這一預(yù)警等級集合概念模型設(shè)計(jì)見圖2。

圖2 預(yù)警等級集合概念模型示意圖Fig.2 Schematic diagram of the conceptual model of early warning level aggregation

圖2中可以看出，預(yù)警等級集合以三級預(yù)警等級為唯一的主鍵，包括了這一等級下的地區(qū)列表預(yù)警信息子集合，而該子集合以地區(qū)名稱為主鍵，包括了一對多的分布方位和面積占比列表，該列表以分布方位為唯一索引，在實(shí)際計(jì)算時(shí)，相同分布方位需要進(jìn)行去重處理，所占的面積要進(jìn)行求和運(yùn)算。最終通過綜合計(jì)算，形成該預(yù)警等級下的總體分布區(qū)域、分布方位等綜合預(yù)警描述信息。

1.3.2 空間信息疊加與判別

空間關(guān)系描述是GIS 系統(tǒng)的基本功能之一，GIS 的技術(shù)支持的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃的最終目的是劃分不同災(zāi)害等級的區(qū)域，可為地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警提供依據(jù)[7-8]。通過將預(yù)警區(qū)劃圖層和行政區(qū)劃分區(qū)圖層進(jìn)行空間疊加，遍歷判斷每個預(yù)警等級矢量柵格單元和行政區(qū)劃單元的空間拓?fù)潢P(guān)系，確定該行政單元是否包括某預(yù)警級別（圖3）。如果二者拓?fù)潢P(guān)系為不相離，說明該地區(qū)具備該等級，反之如果是包含、相交、穿越等非相離關(guān)系，則還需進(jìn)行兩兩拓?fù)淝蠼贿\(yùn)算，并重新采用交集中的預(yù)警等級區(qū)參與面積計(jì)算更具科學(xué)性和精確性。

圖3 空間判別示意圖Fig.3 Schematic diagram of spatial discrimination

1.3.3 預(yù)警等級分布面積占比求算

一個由N個拐點(diǎn)（xi,yi）確定的封閉多邊形的面積如式（1）計(jì)算：

式中：i——拐點(diǎn)序號；

N——拐點(diǎn)個數(shù)；

xi——第i個拐點(diǎn)x坐標(biāo)；

yi——第i個拐點(diǎn)y坐標(biāo)；

A——封閉多邊形的面積。

相同方位的預(yù)警等級所占行政區(qū)劃單元的面積占比（R）是對預(yù)警等級廣泛程度的描述,算式如下：

式中：i——拐點(diǎn)序號；

N——拐點(diǎn)個數(shù)；

R——某預(yù)警等級的面積占比；

Ai——某預(yù)警等級單元的面積；

1.3.4 預(yù)警等級分布范圍描述

對分布范圍則用絕大部分、大部分、局部、個別四級進(jìn)行空間范圍的廣泛程度描述，判別指標(biāo)為集合中單元格之和的占比（R），定義見表1。

表1 預(yù)警等級占比描述表Table 1 Description of the proportion of early warning levels

1.3.5 預(yù)警等級單元分布方位求算

空間方向的定性描述是用若干主方向粗略地描述空間方向。而定量描述則是用方位角來量測空間目標(biāo)之間的方向關(guān)系，因此方位角是空間方向描述的一個重要手段[9]。要獲取一個預(yù)警等級單元在行政區(qū)劃中的分布方向，實(shí)際上是通過計(jì)算該等級相對于所處區(qū)域的方位角得到（圖4），結(jié)合地理知識，根據(jù)實(shí)際情況共劃分出了8 個方位角區(qū)間和對應(yīng)的分布關(guān)系（圖5）。

圖4 方位角示意圖Fig.4 Schematic diagram of the azimuth angle

圖5 方位角與分布方向的映射關(guān)系圖Fig.5 The mapping relationship between azimuth and distribution direction

1、方位角計(jì)算

（1）形心求算

本次方位角計(jì)算要獲取行政區(qū)劃單元和預(yù)警等級單元的幾何形心。一個由N個拐點(diǎn)（xi,yi）確定的封閉多邊形的中心如式（3）、式（4）計(jì)算：

2．2．1 所獲病例的Apgar評分構(gòu)成比 所獲265份病例中，重度窒息組中，生后1min Apgar評分為1分、2分和3分的分別有2例（0．8%）、3例（1．1%）和27例（10．2%）；輕度窒息組中，生后1min Apgar評分為4分、5分、6分和7分的分別為11例（4．2%）、19例（7．2%）、56例（21．1%）和120例（45．3%）；而對照組中，生后1min Apgar評分為8分和9分的分別有25例（64．1%）和2例（5．1%）。

式中：i——拐點(diǎn)序號；

N——拐點(diǎn)個數(shù)；

A——多邊形的面積，由式（1）得出；

xi——第i個拐點(diǎn)x坐標(biāo)；

yi——第i個拐點(diǎn)y坐標(biāo)；

Cx——幾何形心x坐標(biāo)；

Cy——幾何形心y坐標(biāo)。

（2）方位角求算

當(dāng)在平面上2 個點(diǎn)的坐標(biāo)已知時(shí)，給出方位角（十進(jìn)制度數(shù)）公式如式（5）：

式中：X2——平面上終點(diǎn)x坐標(biāo)；

X1——平面上起點(diǎn)x坐標(biāo)；

Y2——平面上終點(diǎn)y坐標(biāo)；

Y1——平面上起點(diǎn)y坐標(biāo)；

α——方位角。

（3）分布方向描述

當(dāng)方位角得出后，便可以根據(jù)方位角與分布方向的映射關(guān)系圖（圖5）獲取具體的分布方向。

1.4 預(yù)警描述信息提取

經(jīng)過前述步驟后，將得到一個以預(yù)警等級為索引的數(shù)據(jù)集合，其中包括各個地區(qū)的預(yù)警信息子集合。將地區(qū)預(yù)警信息子集合按照預(yù)警方位的個數(shù)進(jìn)行升序排列，為了簡潔，可以選取前若干個方位作為主要的方位，其余的則以“等地區(qū)”代替,而該級別的防治措施則從表2中對照獲取[2]。

表2 預(yù)警等級防治措施描述表Table 2 Early warning level control measures description table

1.5 形成預(yù)警描述綜合信息

通過遍歷預(yù)警等級集合，形成該地區(qū)綜合的預(yù)警產(chǎn)品描述信息。最終某地區(qū)預(yù)警信息描述格式形成通用模板舉例如下：風(fēng)險(xiǎn)大（Ⅱ級）主要分布于××地區(qū)的西北部、北部、東北等局部地區(qū)，請加強(qiáng)防范；風(fēng)險(xiǎn)較大（Ⅲ級）主要分布于××地區(qū)的西南、南部等個別地區(qū)，請注意防范。

2 應(yīng)用實(shí)現(xiàn)

2.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

考慮到預(yù)警信息的范圍劃分取決于行政區(qū)劃圖，不同的劃分將得到不同的預(yù)警產(chǎn)品描述信息，故可將行政區(qū)劃圖看作一個相對的變量，為了驗(yàn)證工作的靈活性和可擴(kuò)展性，本次通過GIS 軟件形成了包括11 個虛擬鄉(xiāng)鎮(zhèn)的地區(qū)作為預(yù)警范圍實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行工作（圖6），該地區(qū)某日的矢量柵格地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警區(qū)劃圖層業(yè)已形成（圖7），采用3 km×3 km 為預(yù)警等級單元，預(yù)警單元總數(shù)為5 194 個。上述文件均為Shapefile 格式，其投影參數(shù)為CGCS2000。

圖6 某地區(qū)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警范圍Fig.6 Geological hazard risk warning range in a region

圖7 某日地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警區(qū)劃圖層Fig.7 Geological disaster early warning zoning map on a certain day

2.2 基于GDAL 信息模塊的研發(fā)

GDAL 庫(Geospatial Data Abstraction Library)是一個開源的用于柵格和矢量地理空間數(shù)據(jù)格式的C++轉(zhuǎn)換器庫，由開源地理空間基金會在MIT（麻省理工學(xué)院）風(fēng)格的開源許可下發(fā)布，目前幾乎所有的GIS 和RS 軟件底層都使用GDAL 來讀寫空間數(shù)據(jù)[10]。由于GDAL庫能夠很好地支持包括Shp 格式在內(nèi)的很多數(shù)據(jù)格式，因此本次工作基于GDAL 和C++語言，在Visual Studio 2019 平臺下實(shí)現(xiàn)了整個研發(fā)驗(yàn)證過程。研發(fā)過程中，以本算法為理論基礎(chǔ)，結(jié)合UML 理論建立了空間分析類、因子獲取類、信息處理類，并形成了類的方法、屬性和事件（圖8），最后編譯形成了預(yù)警信息生成軟件工具。

圖8 模塊構(gòu)成圖Fig.8 Module composition diagram

2.3 預(yù)警產(chǎn)品信息結(jié)果

利用已有的實(shí)際數(shù)據(jù)圖層和軟件工具，耗時(shí)不足1 分鐘形成了預(yù)警產(chǎn)品信息（表3）。從表中可以看出，該日預(yù)警級別包括了Ⅱ級、Ⅲ級，主要是以風(fēng)險(xiǎn)較大（Ⅲ級）為主，分布于秦姜董鎮(zhèn)、王家灣鎮(zhèn)、白堆子鎮(zhèn)等地，并且有方位和分布范圍程度描述。依據(jù)表中信息，通過組合可形成規(guī)范格式的綜合預(yù)警產(chǎn)品描述信息，見圖9。

圖9 預(yù)警產(chǎn)品描述信息Fig.9 The description information of the warning product

表3 某地區(qū)預(yù)警產(chǎn)品描述信息表Table 3 Table of product description for a specific region

2.4 與傳統(tǒng)人工分析對比驗(yàn)證分析

為了進(jìn)一步驗(yàn)證算法的正確性和優(yōu)越性，將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警范圍圖（圖6）和預(yù)警區(qū)劃圖層（圖7）進(jìn)行疊加，通過逐一人工判斷每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)區(qū)域預(yù)警區(qū)劃情況，可看出所有的鄉(xiāng)鎮(zhèn)的結(jié)果和預(yù)警區(qū)劃圖層（圖7）的空間展現(xiàn)結(jié)果完全吻合，如王家灣鎮(zhèn)預(yù)警產(chǎn)品信息為風(fēng)險(xiǎn)大（Ⅱ級）、分布于西北，占比不大（圖10），這一目估結(jié)果與采用本算法生成的預(yù)警產(chǎn)品描述信息一致，其次應(yīng)用計(jì)算過程耗時(shí)短暫，可見算法能完全滿足汛期地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警之快速高效的需要，與傳統(tǒng)人工定性分析相比，具有規(guī)范、快速、準(zhǔn)確的特點(diǎn)，沒有遺漏，其優(yōu)越性顯著。

圖10 預(yù)警產(chǎn)品描述信息驗(yàn)證Fig.10 Early warning product description information verification

3 結(jié)論

文章提出了基于GIS 技術(shù)支撐下的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品描述信息的自動化生成技術(shù)方法，并以隨機(jī)的行政區(qū)劃圖和已有的地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警區(qū)劃圖為數(shù)據(jù)源，采用GDAL 庫，通過研發(fā)預(yù)警信息獲取模塊進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。結(jié)果表明，采用本算法形成預(yù)警產(chǎn)品描述信息快速高效，結(jié)果科學(xué)規(guī)范、完整全面，進(jìn)一步提高了預(yù)警信息精度，不僅大大降低了預(yù)警產(chǎn)品信息獲取的繁瑣程度，而且節(jié)省了時(shí)間成本，又兼顧了產(chǎn)品的準(zhǔn)確性，可為相關(guān)信息系統(tǒng)功能研發(fā)及專家研判提供基礎(chǔ)理論支撐，將顯著提高預(yù)警精細(xì)化程度和工作效率，適合在實(shí)際工作推廣使用。