楊 旭，湯正陽(yáng)，張玉松，張玉柱，樊啟萌，任玉峰

(1.三峽水利樞紐梯級(jí)調(diào)度通信中心，湖北 宜昌 443002； 2.智慧長(zhǎng)江與水電科學(xué)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 宜昌 443002)

0 引 言

面向水庫(kù)調(diào)度的水資源空間數(shù)據(jù)包括降水、地形、地表覆被、土壤分布、水庫(kù)分布等，具有更新率高、數(shù)據(jù)量大、類型多樣、來(lái)源廣泛等特點(diǎn)。隨著地理信息技術(shù)及數(shù)字流域在水電站建設(shè)運(yùn)行管理中的應(yīng)用[1-2]，空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。這項(xiàng)技術(shù)在分析、管理空間數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏規(guī)律的挖掘，為業(yè)務(wù)運(yùn)行及決策管理提供依據(jù)和建議[3]。根據(jù)水庫(kù)調(diào)度業(yè)務(wù)中使用的空間數(shù)據(jù)特征，結(jié)合空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的特性，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向三峽水庫(kù)調(diào)度的水資源空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)、標(biāo)準(zhǔn)流程、標(biāo)準(zhǔn)方法的探索，提升了空間數(shù)據(jù)在水資源管理領(lǐng)域的生產(chǎn)效率，為三峽水庫(kù)調(diào)度提供支撐。

地球科學(xué)領(lǐng)域科研數(shù)據(jù)共享機(jī)制的建立，有助于獲取大量有價(jià)值的空間數(shù)據(jù)，包括：長(zhǎng)江流域數(shù)字高程模型(DEM，空間分辨率為30 m和90 m)、1∶250 000的長(zhǎng)江流域矢量數(shù)據(jù)、1∶1 000 000的長(zhǎng)江流域土壤分類數(shù)據(jù)、長(zhǎng)江流域地表分類數(shù)據(jù)(空間分辨率30 m)、長(zhǎng)江流域每小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)、長(zhǎng)江上游流域控制性水庫(kù)高分系列遙感影像、長(zhǎng)江上游Landsat系列遙感影像等。這些數(shù)據(jù)為開(kāi)展水庫(kù)群聯(lián)合調(diào)度提供了重要的基礎(chǔ)支撐。但是，這些數(shù)據(jù)無(wú)法直接兼容格式、更新時(shí)間和空間分辨率等參數(shù)，數(shù)據(jù)的時(shí)空分布特征沒(méi)有充分挖掘和分析，難以完全展示數(shù)據(jù)價(jià)值。水庫(kù)調(diào)度需要基于結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，建立異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)。

因此，需要結(jié)合相關(guān)理論和方法，對(duì)水資源空間數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)劃，使之在統(tǒng)一平臺(tái)上存儲(chǔ)并融合；需要研究水庫(kù)調(diào)度相關(guān)的空間數(shù)據(jù)管理方法，建立水庫(kù)調(diào)度數(shù)據(jù)集，構(gòu)建服務(wù)于梯級(jí)水庫(kù)聯(lián)合調(diào)度的空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以提高水資源利用水平，充分發(fā)揮長(zhǎng)江水資源利用潛能。

1 研究區(qū)域概況

三峽水庫(kù)控制流域面積約100萬(wàn)km2，占長(zhǎng)江流域面積的56%(圖1)，是長(zhǎng)江流域主要水能資源聚集區(qū)。三峽水電站總裝機(jī)容量2 250萬(wàn)kW，歷史最大年發(fā)電量1 118億kW·h(2020年)，是世界上年度發(fā)電量最大的水電站。2020年汛期，長(zhǎng)江流域上中游水庫(kù)群配合三峽水庫(kù)開(kāi)展聯(lián)合防洪調(diào)度，合計(jì)攔蓄洪水約300億m3，其中三峽水庫(kù)攔蓄洪量約146億m3，大大緩解了長(zhǎng)江中下游防洪壓力[4]。因此，構(gòu)建覆蓋長(zhǎng)江上游流域的空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)三峽水庫(kù)調(diào)度有重要作用，也是構(gòu)建數(shù)字孿生流域的基礎(chǔ)。

圖1 長(zhǎng)江上游流域范圍示意Fig.1 Sketch map of the upper reaches of Yangtze River

2 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)

2.1 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特征

(1) 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向主題的。水庫(kù)調(diào)度關(guān)注的核心主題包括預(yù)報(bào)、調(diào)度等，而空間數(shù)據(jù)的核心主題服務(wù)包括長(zhǎng)江上游要素基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)主題，多源降水?dāng)?shù)據(jù)主題，調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)主題，流域地表覆被主題、調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)主題、土壤及影像主題，三峽水庫(kù)水下地形主題等；在業(yè)務(wù)工作中以預(yù)報(bào)、調(diào)度作為主題內(nèi)容，在應(yīng)用及決策層面將數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化、分類、處理，使業(yè)務(wù)人員和決策者能直接利用展現(xiàn)的數(shù)據(jù)主題內(nèi)容進(jìn)行決策。

(2) 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是集成的。空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為預(yù)報(bào)調(diào)度業(yè)務(wù)提供決策服務(wù)，其數(shù)據(jù)在邏輯上必須進(jìn)行統(tǒng)一管理，針對(duì)不同的空間數(shù)據(jù)，在元數(shù)據(jù)、坐標(biāo)系、高程系上統(tǒng)一，消除原始數(shù)據(jù)異構(gòu)帶來(lái)的互操作差異。

(3) 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是綜合的?？臻g數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)以空間數(shù)據(jù)為存儲(chǔ)主體，同時(shí)關(guān)聯(lián)大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以空間數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而構(gòu)建全息的數(shù)據(jù)表達(dá)方式，對(duì)數(shù)據(jù)主題進(jìn)行綜合展現(xiàn)。

(4) 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是時(shí)變、時(shí)空的?？臻g數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)按照一定的時(shí)間周期進(jìn)行更新，主要空間數(shù)據(jù)必須具備坐標(biāo)系等關(guān)鍵空間標(biāo)志[5]。

2.2 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)

空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的本質(zhì)是計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的一種高級(jí)應(yīng)用組織方式，其在數(shù)據(jù)粒度及數(shù)據(jù)量上與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有一定區(qū)別，主要表現(xiàn)為海量數(shù)據(jù)、大文件數(shù)據(jù)，因此空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析及可視化工具與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)有一定差異。水資源空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)按照功能分為以下4個(gè)部分(圖2)。

圖2 水資源空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)Fig.2 Water resources spatial database warehouse architecture

(1) 源數(shù)據(jù)。分布在不同的系統(tǒng)(GIS系統(tǒng)或業(yè)務(wù)系統(tǒng))的應(yīng)用數(shù)據(jù)，它們分布在異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫(kù)中。

(2) 互操作工具。將異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)中的源數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)化、關(guān)鍵數(shù)據(jù)抽取，以主題的方式存入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的一系列腳本或程序。利用GIS分析工具如ArcGISToolbox中的分析工具等，進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，提高數(shù)據(jù)處理效率。

(3) 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。包括元數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)以及多維數(shù)據(jù)。元數(shù)據(jù)是描述空間數(shù)據(jù)來(lái)源、范圍、空間參考、用途、內(nèi)容、存儲(chǔ)方式等的記錄，讓數(shù)據(jù)分析人員和業(yè)務(wù)人員能夠快速、準(zhǔn)確使用空間數(shù)據(jù)[6]。多維數(shù)據(jù)是源數(shù)據(jù)通過(guò)互操作，關(guān)聯(lián)時(shí)序數(shù)據(jù)后，成為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)集合?？臻g數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)空間數(shù)據(jù)引擎組織柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)的時(shí)序數(shù)據(jù)，形成空間維、時(shí)間維、主題屬性維的數(shù)據(jù)管理方式。

(4) 分析工具。為了支持空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的可視化表達(dá)，將包含大量規(guī)律的數(shù)據(jù)集進(jìn)行高效展示；其必須依托GIS工具及GIS服務(wù)平臺(tái)開(kāi)展數(shù)據(jù)挖掘及可視化，以地圖結(jié)合主題屬性數(shù)據(jù)的方式，將鉆取、切片后的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，形成標(biāo)準(zhǔn)化的空間數(shù)據(jù)輸出模板，為業(yè)務(wù)專家及決策者提供可直觀理解的高級(jí)工具。

3 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)現(xiàn)

3.1 關(guān)鍵技術(shù)

3.1.1 空間及屬性數(shù)據(jù)源集成

空間數(shù)據(jù)形式多樣，包括柵格數(shù)據(jù)、矢量數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)4種數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)平臺(tái)，需要構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理及匯集通道，以實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)穩(wěn)定運(yùn)行。為此，空間數(shù)據(jù)的集成，采取同類數(shù)據(jù)集成、關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集成2種方式。

(1) 同類數(shù)據(jù)集成是指將對(duì)不同來(lái)源、不同文件格式的相關(guān)數(shù)據(jù)，按照原有格式類型集成。這種集成方式借助于數(shù)據(jù)互操作工具，可以對(duì)元數(shù)據(jù)、編碼、主題等進(jìn)行統(tǒng)一描述、統(tǒng)一組織、統(tǒng)一管理。

(2) 關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集成是指對(duì)不同種類的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成。以空間對(duì)象代碼作為時(shí)序(屬性)數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)的外鍵，從描述物理對(duì)象過(guò)程或特點(diǎn)的角度，構(gòu)建屬性數(shù)據(jù)與不同類型空間數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)。

3.1.2 數(shù)據(jù)管理平臺(tái)構(gòu)建

由于空間對(duì)象的引入和時(shí)序數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的單一文件數(shù)據(jù)庫(kù)和單一關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法高效支持帶有時(shí)空數(shù)據(jù)對(duì)象的增、刪、改、查。為實(shí)現(xiàn)與主題相關(guān)的屬性數(shù)據(jù)和矢量、柵格數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理，采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)(包括Oracle，MySQL，PostgreSQL，達(dá)夢(mèng))管理時(shí)序數(shù)據(jù)(含屬性)；對(duì)于空間對(duì)象數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理，采用各關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)提供的空間數(shù)據(jù)引擎(Oracle Spatial[7]，MySQL spatial[8]，PostGIS[9]，DMGEO[10])對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、管理。上述空間數(shù)據(jù)引擎提供符合SFA(Simple Feature Access)標(biāo)準(zhǔn)[11]或SQL/MM(SQL Multimedia Part 3：Spatial)標(biāo)準(zhǔn)[12]的方法，可操作數(shù)據(jù)庫(kù)中的空間對(duì)象集合。以上成熟的管理工具解決了在關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)連續(xù)、大型的空間數(shù)據(jù)的問(wèn)題，將傳統(tǒng)文件格式存儲(chǔ)的空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移存儲(chǔ)于空間數(shù)據(jù)庫(kù)中，將屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)由同一數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)管理，提升了查詢和管理效率。

3.1.3 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)構(gòu)建

空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要按照數(shù)據(jù)主題進(jìn)行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。根據(jù)不同數(shù)據(jù)主題，構(gòu)建實(shí)例表和多維表。主題數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)例表進(jìn)行管理，多維表存儲(chǔ)主題數(shù)據(jù)的表名及描述。通過(guò)這種方式，逐步完成空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的構(gòu)建。

3.1.4 空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢系統(tǒng)開(kāi)發(fā)

在ArcGISServer基礎(chǔ)上利用Python、ArcGIS API for JavaScript和ECharts，構(gòu)建滿足多用戶應(yīng)用要求的B/S系統(tǒng)。Python可以快速構(gòu)建高級(jí)數(shù)據(jù)分析腳本，將數(shù)據(jù)庫(kù)中通過(guò)聚集查詢后的數(shù)據(jù)用ArcGIS API for JavaScript和ECharts將結(jié)果予以展示，使可視化分析結(jié)果可在多平臺(tái)上查詢應(yīng)用。

3.2 面向水庫(kù)調(diào)度的空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題劃分

根據(jù)三峽水庫(kù)調(diào)度應(yīng)用要求，結(jié)合所采集的數(shù)據(jù)情況及基礎(chǔ)軟件，將空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)劃分為以下主題。

3.2.1 長(zhǎng)江上游要素基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)主題

長(zhǎng)江上游要素基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)主題包括長(zhǎng)江上游子流域邊界、長(zhǎng)江上游河流要素(細(xì)化至三級(jí)支流)(圖3)、長(zhǎng)江上游大型水電站要素，以及長(zhǎng)江上游以大型水電站為節(jié)點(diǎn)的流域邊界(圖4)等。通過(guò)SRTM DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行水文分析，提取符合應(yīng)用要求的空間數(shù)據(jù)，為其他數(shù)據(jù)主題提供基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)。

圖3 長(zhǎng)江上游地理流域分區(qū)Fig.3 Geographical basin area map of the upper Yangtze River

3.2.2 多源降水?dāng)?shù)據(jù)主題

降水?dāng)?shù)據(jù)是洪水預(yù)報(bào)最直接、最重要的動(dòng)態(tài)輸入變量，是水資源模擬中重要的輸入?yún)?shù)，也是影響三峽水庫(kù)調(diào)度的重要因素，為實(shí)現(xiàn)多維降水主題空間數(shù)據(jù)的管理構(gòu)建特有存儲(chǔ)模式(圖5)。

圖5 多維降水主題空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)存儲(chǔ)模式Fig.5 Multi-dimensional precipitation theme spatial data warehouse storage model

金沙江下游-三峽梯級(jí)水庫(kù)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)自建遙測(cè)站 617 個(gè)(圖 6)，分布在云南、四川、貴州、重慶、湖北5個(gè)省市，覆蓋流域面積約54.5萬(wàn)km2，包括重慶-宜昌流域、嘉陵江、烏江、岷沱江(不含大渡河上游)、宜賓-重慶流域、金沙江下游流域(26°～45°N，102°～112°E)；同時(shí)，接入中國(guó)氣象局重點(diǎn)站和區(qū)域站降水?dāng)?shù)據(jù)，對(duì)自建遙測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。

圖6 三峽集團(tuán)水情遙測(cè)系統(tǒng)分布示意Fig.6 Distribution of telemetry system of China Three Gorges Corporation(CTG)

同期，國(guó)家氣象信息中心(NMIC)與美國(guó)大氣海洋局(NOAA)氣候預(yù)測(cè)中心合作，研制中國(guó)實(shí)時(shí)格點(diǎn)化降水量產(chǎn)品。通過(guò)氣象數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，下載該數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集實(shí)時(shí)提取全國(guó)降水觀測(cè)站(包括國(guó)家氣象觀測(cè)一、二站)的每日降水量(前日08∶00至當(dāng)日08∶00)，使用 “氣候背景場(chǎng)”空間插值方法，產(chǎn)品空間分辨率均為0.25°×0.25°；并采用CPC變形技術(shù)(CMORPH)降水?dāng)?shù)據(jù)融合的、空間分辨率為0.1°×0.1°的歷史降水?dāng)?shù)據(jù)[13]。

另外，分析歷史降水也可采用再分析數(shù)據(jù)集的降水?dāng)?shù)據(jù)。美國(guó)航空航天局(NASA)提供全球陸地?cái)?shù)據(jù)同化系統(tǒng)(GLDAS)數(shù)據(jù)(時(shí)間分辨率3 h，空間分辨率0.25°×0.25°；數(shù)據(jù)起止時(shí)間為1979年至今)；歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)提供全球氣候第五代大氣再分析產(chǎn)品ERA5(時(shí)間分辨率1 h，空間分辨率31 km，數(shù)據(jù)起止時(shí)間為1979年至今)；中國(guó)國(guó)家氣象信息中心提供中國(guó)全球陸面再分析40 a產(chǎn)品CRA/Land(時(shí)間分辨率6 h，空間分辨率34 km；數(shù)據(jù)起止時(shí)間為1979年至今)[14]。這些格點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)為水資源研究提供了豐富的參考資料，提高了研究效率，且降低了研究成本。

利用覆蓋長(zhǎng)江上游流域的多尺度標(biāo)準(zhǔn)化格點(diǎn)，構(gòu)建不同分辨率下的格點(diǎn)降水產(chǎn)品和數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法。同時(shí)，對(duì)多源降水?dāng)?shù)據(jù)開(kāi)展對(duì)比性分析(圖7～9)，中國(guó)氣象局氣象站點(diǎn)與三峽集團(tuán)遙測(cè)站點(diǎn)在不同區(qū)域分布有較大差異，利用空間數(shù)據(jù)庫(kù)可進(jìn)一步開(kāi)展融合降水產(chǎn)品的研究。將降水和流量進(jìn)行關(guān)聯(lián)(圖10)，以提高降水?dāng)?shù)據(jù)的應(yīng)用效果。

圖7 多源降水站點(diǎn)密度對(duì)比Fig.7 Multi-source rainfall site density comparison

圖8 不同來(lái)源的降水站分布密度對(duì)比Fig.8 Comparison of the distribution density of rainfall stations from different sources

圖9 不同分辨率的同時(shí)段降水產(chǎn)品差異Fig.9 Differences in precipitation products in the same period at different resolutions in the same period

圖10 降水格點(diǎn)與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)流量關(guān)聯(lián)Fig.10 Correlation diagram of precipitation grid points and river section points

3.2.3 調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)主題

水庫(kù)調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)與一個(gè)水文年內(nèi)各個(gè)時(shí)期的水庫(kù)調(diào)度目標(biāo)具有一對(duì)一的關(guān)系。對(duì)于干流大型水庫(kù)，需要在不同時(shí)期，針對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生河段，解決防洪、航運(yùn)、發(fā)電、泥沙、生態(tài)、抗旱等多種矛盾。為此，結(jié)合河段需要關(guān)注的空間位置，將調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)(圖11)。

圖11 三峽水庫(kù)調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)分類及相應(yīng)關(guān)注點(diǎn)Fig.11 Dispatching risks and focuses of Three Gorges Reservoir

3.2.4 流域地表覆被、土壤及影像主題

流域地表覆被數(shù)據(jù)是開(kāi)展流域陸地生態(tài)評(píng)價(jià)、構(gòu)建分布式水資源模型等工作的重要數(shù)據(jù)。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，其應(yīng)用于獲取土壤、地下水分布等地表覆被數(shù)據(jù)時(shí)，在費(fèi)用、時(shí)間、空間分辨率方面具有相對(duì)于完全實(shí)地采集的明顯優(yōu)勢(shì)。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，人類活動(dòng)加劇，全球及區(qū)域氣候變化都在不斷影響本區(qū)域地表覆被變化[15]。因此，該數(shù)據(jù)集對(duì)水庫(kù)調(diào)度的現(xiàn)在和未來(lái)都有重要影響。在水資源空間倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)過(guò)程中，應(yīng)用了30 m分辨率的地表覆被數(shù)據(jù)產(chǎn)品GlobeLand30。該產(chǎn)品包括林地、耕地、草地、灌叢、水體、濕地、人造地表、裸地、苔原、冰雪等10個(gè)類型[16]。將長(zhǎng)江上游流域分割成0.25°×0.25°的網(wǎng)格，在網(wǎng)格內(nèi)運(yùn)用GlobeLand30數(shù)據(jù)分析了2010年與2000年相比，各類地表增減程度(以森林為例，見(jiàn)圖12)。土壤數(shù)據(jù)來(lái)源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(HWSD 1.2，采用FAO-90分類數(shù)據(jù))。

圖12 地表覆被變化(以2000～2010年森林?jǐn)?shù)據(jù)為例)Fig.12 Land cover changes(a case of forest data from 2000 to 2010)

針對(duì)遙感影像數(shù)據(jù)，按照時(shí)間分辨率、空間分辨率、光譜分辨率進(jìn)行分類存儲(chǔ)。近壩區(qū)、水庫(kù)庫(kù)尾等重點(diǎn)區(qū)域可通過(guò)高分系列遙感影像(全色2 m)進(jìn)行相關(guān)特征的提取和展示；流域范圍內(nèi)，可利用Landsat系列衛(wèi)星開(kāi)展水體提取、地表特征提取等工作；此外，利用Modis高光譜數(shù)據(jù)開(kāi)展流域蒸發(fā)、水環(huán)境分析等工作。

3.2.5 三峽水庫(kù)水下地形主題

水下地形數(shù)據(jù)主要分為河道斷面數(shù)據(jù)和水下地形數(shù)據(jù)。利用三峽水庫(kù)淹沒(méi)庫(kù)區(qū)的水下地形數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)互操作，轉(zhuǎn)換為DEM數(shù)據(jù)(圖13)，并使之符合在線數(shù)據(jù)發(fā)布方案的相關(guān)要求。利用空間數(shù)據(jù)分析工具，可開(kāi)展任意斷面的分析、水庫(kù)動(dòng)態(tài)庫(kù)容計(jì)算及水面線實(shí)時(shí)分析等工作，為水庫(kù)樞紐的泥沙運(yùn)動(dòng)變化規(guī)律和壩址下游河道變化規(guī)律分類提供依據(jù)，為流域梯級(jí)水庫(kù)進(jìn)行水沙聯(lián)合調(diào)度、延長(zhǎng)水庫(kù)使用壽命、充分發(fā)揮水庫(kù)綜合效益提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持[17]。

圖13 三峽水利樞紐上游水下地形與影像疊加效果Fig.13 Visualization of underwater topography and images in the upstream of Three Gorges Project

4 結(jié) 語(yǔ)

面向水庫(kù)調(diào)度的水資源空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)是一個(gè)不斷迭代的過(guò)程。本文中構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)涵蓋長(zhǎng)江上游要素、多維降水、調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)、地表覆被、土壤分類、水下地形等數(shù)據(jù)，并基于以上數(shù)據(jù)，開(kāi)展了異構(gòu)數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)之間的相互轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)展示和多維分析結(jié)果的快速發(fā)布。在未來(lái)的研究中，隨著應(yīng)用主題的更新，將進(jìn)一步拓展數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，構(gòu)建滿足業(yè)務(wù)決策的多維數(shù)據(jù)模型，利用數(shù)據(jù)挖掘工具及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開(kāi)展空間數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的深化應(yīng)用。