气象领域的GIS应用

气象领域的GIS应用

1 GIS在气象领域的应用

我国地域辽阔，地形地貌复杂，气象的时空分布差异大，自然灾害频繁。从古到今我国人民既受益于天气，也受害于天气，与自然灾害进行了长期的斗争。随着经济的增长、人口的增加、环境的变化，气象问题越来越受到各级政府及人民的重视。因此在传统调查、规划、管理技术的基础上引进先进的技术，将更有助于加快信息的获取、更新，促进气象行业的发展。

地理信息系统（GIS），作为一门重要的空间信息技术，在越来越多的信息系统建设中发挥了重要作用。气象信息既包括空间地理信息，又包括大量与空间密不可分的气象属性信息。气象数据本质上也是地理信息，因为气象中的风速、温度、气压等都是相对于具体的空间域和时间域而言，没有地理位置的气象要素是没有任何意义的。GIS技术优势在于可以海量管理和查询气象信息，可以对地理空间数据进行分析处理，与数值模型计算相结合，还可以形象直观的可视化表达模型计算结果；GIS空间分析能力还可以与气象信息技术相结合，提供空间和动态的地理信息，并采用一定模型为决策服务提供科学依据。因此，在气象领域中引入GIS系统具有非常重要的意义。

GIS在气象领域的应用非常广泛，并不觉限于空间数据的管理发布，它辐射到整个系统的各个环节，从数据组织、存储、管理到功能的实现与应用，能够与气象业务充分结合，为整个气象信息化系统提供一个全面的解决方案。GIS是一个功能强大的平台，针对气象领域的特点，提供数据组织策略、强大的GIS功能集成、丰富的Web展现、三维渲染和遥感处理等功能。

2 基于GIS的数据组织

GIS平台数据管理机制能够克服异构和分布式带来的气象数据使用障碍，建立一个理想的应用环境，既可以保留数据异构和分布性的优势，同时也可以为更多资源共享、处理协同与任务合作方面的用户提供一致化的服务接口和方式。

2.1 分布式数据管理

基于GIS的气象数据可以实现分布式数据管理，采取“纵向多级、横向网格”的组网方案。分布式数据的存取操作、增量式订阅和发布技术均采用面向“服务”方式进行，充分体现“面向服务”的最新设计思想。通过面向“服务”设计思想和面向“地理实体”的数据模型相结合，增量式订阅和发布技术使网络节点之间、父节点与子节点之间，因不同操作系统、不同数据库平台、不同数据大小而产生的“异构数据库”可实现增量更新与同步。

图2-1 气象GIS平台分布式数据管理原理图

2.2 地理数据的组织和存储

可按照“地理数据库－数据集－类”这几个层次组织数据，以满足气象领域对不同专题数据的组织和管理需要。

图2-2 地理数据库数据组织

根据这种数据组织方式，地理数据库拟采取基于文件和基于商业数据库两种存储策略。由于这两种存储策略支持相同的空间数据模型，并且具有共同的平台，因此在文件和数据库之间能够实现无损的平滑的数据迁移，使得上层软件不会因为数据迁移而改变。同时，可采用中间件消除空间数据在语法结构方面的差异。

2.3 气象业务数据的组织

气象业务数据库主要存储与气象业务相关的信息，包括各类气象探测资料的传输情况，观测要素的实时信息及历史气象资料，另外还有气象台站的基本信息和气象指标数据等内容。

气象业务服务领域最突出的特点就是实时业务居多，实时性要求较高。而且要满足准确的预报，就需要有大量的观测数据。全省乃至全国、全世界非常庞大的数据都需要存储并处理，加之现在的卫星遥感资料、雷达资料等，因此资料的存储、管理及查询就成为一大问题。

庞大的气象数据必须借助数据库管理系统来存储和管理。而分布式数据管理方案能够解决网络节点之间、父节点与子节点之间、不同平台不同系统之间数据不通问题。如此，分布式的气象业务数据与其他数据库数据将能有效进行互动。

3.4 与MICAPS数据的兼容

气象业务领域另一重要数据来自预报业务平台MICAPS系统的数据文件。MICAPS经过多年的应用与发展，其数据文件已经成为气象领域目前应用最广泛的数据交换格式，但这些格式均是目前通用GIS 软件不能共享与访问的。因此，GIS应用于气象领域，首先要解决的就是气象资料的数据转换问题。GIS中空间数据按矢量模型和栅格模型进行组织和管理，而矢量数据又细分为点、线、面3种类型，同类型的矢量数据可以形成矢量图层。因此，MICAPS数据文件可以按照GIS的数据组织方式进行转换和管理。其中MICAPS中1类、3 类、7类、8类、14类均可以转换成矢量数据进行读入，如转成要素类。而MICAPS中4类（如云图、雷达以及模式输出产品）等则可以转换栅格数据。

MICAPS中14类数据存储了预报员交互产生的数据，是一种较为复杂的文件格式，它可以存储很多信息，如普通线、封闭线、点符号、线符号、文本，而GIS平台数据组织却是不允许同一层中表达不同类型的矢量数据（如线和面要素存在于同一图层）。因此需要将其转换的数据进行重新组织形成多个图层，并结合气象符号采用不同的专题方式进行渲染绘制。

2.5 数据的可扩展性

随着气象业务体系不断发展和完善，GIS平台不仅要处理已有的形式多样的各类数据，还有可能处理新领域、新类型的数据。针对这一问题，就需要设计一种数据连接器，来实现异构数据跨平台互操作。数据连接器包含若干彼此独立的封装器，每个封装器对应一种数据源。对于每种新的数据源，系统需要做的只是构建相应的封装器。因此系统对于支持的数据源种类具有很好的可扩展性。封装器的功能就是解析各种异构数据，通过模式抽取、数据抽取和数据转换把异构数据转换到统一的平台下，从而消除数据异构性。

2.6数据的管理维护

在气象GIS平台数据管理中，结合业务需求利用粗粒度与细粒度内部的联系有机统一起来进行管理，如下图的数据管理模型；气象数据的表现通过目录管理采用层次化的目录树统一管理数据；并根据气象业务领域实际情况，对特殊气象数据进行定时更新。同时，结合气象领域数据特点，针对上述的数据组织，还提供了数据维护与安全机制，数据的清洗机制，提高平台的效率和质量。

3 GIS应用的功能集成

GIS平台可提供极丰富的功能用于气象数据的处理和分析GIS数据；并通过制定标准的协议统一管理异构功能资源；依托于目录树的层次性对所有功能资源进行有效的分类查询、检索、管理；功能项能通过工作流灵活定制功能粒度。

3.1 功能基本组成

气象领域的GIS应用课提供以下三大类基本功能：基本地图操作功能、空间分析与统计功能、数据渲染功能。

1.基本地图操作

气象GIS平台可提供一整套地图编辑工具来编辑修改地图中的地理实体对象，提供具有灵活方便的地图编辑功能，包括地图浏览、图层的操作与管理、图元的空间位置及参数修改、完备的查询功能、支持OLE拷贝、实现不同坐标参照的空间数据可视一体化等。

2.空间分析与统计

空间分析功能提供空间度量功能、空间数据索引分析功能、空间数据内插功能、缓冲区分析、网络分析、拓扑分析、地形分析等。

图3-1-1原始离散点数据图3-1-2反距离权重插值结果

图3-1-3 某地区降水栅格数据图3-1-4 降水等值线图

3.数据渲染

GIS平台可提供的气象数据渲染功能包括符号库定制、专题地图渲染和三维渲染。