基于TGIS的地质灾害时空数据库研究

第29卷 第6期2010年

11月

地质科技情报

Geolog ical Science and Technolog y Information

Vol.29 No.6Nov.

2010

收稿日期:2009 09 05 编辑:杨 勇

基金项目:浙江省科技厅公益技术研究社会发展项目(2010C33082);浙江省科技厅重大科技攻关项目 浙江省地质灾害隐患监测网

络系统 (2006C13024)

作者简介:冯杭建(1979! ),男,现正攻读工程地质专业博士学位,主要从事地质环境GIS 、三维GIS 、时空数据库的研究。E mail:

pcerma@

通讯作者:高锡章(1976! ),男,博士,主要从事环境GIS 、三维GIS 、海洋GIS 等方面的研究。E mail:gaoxz@

基于T GIS 的地质灾害时空数据库研究

冯杭建

1,2

,张 丰3,孔 瑛4,高锡章

5

(1.中国地质大学,武汉430074; 2.浙江省地质矿产研究所,杭州310007;3.浙江大学地理信息科学研究所,杭州310027;

4.浙江省工程物探勘察院,杭州310005;

5.中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101)

摘 要:传统地质灾害数据库通常为静态数据库,不能记录灾害连续动态变化的信息,而时态GIS 是解决该问题的方法。提出

了基于事件的动态多级基态修正模型(DM BSAE ),并基于DM BSAE 模型和地质灾害时空过程概念模型,设计和构建了地质灾害时空数据库,并讨论了四库结构、时空数据组织的基本思路、数据库均衡化、时空数据在对象关系型数据库中的存储机制、历史状态再现、灾害体历史变化沿革回溯等关键问题。开发了地质灾害时态GIS 系统(GH TGIS),在地质灾害概率预测、地质灾害动态管理以及地质灾害演化对比分析等方面进行了应用。实践表明,DM BSAE 模型能有效和便捷地存储、组织和管理海量地质灾害时空数据,具有较好的实际应用价值。

关键词:地质灾害时空数据库;时态地理信息系统;多级基态修正模型;事件;动态管理;过程分析

中图分类号:P628.4 文献标志码:A 文章编号:1000 7849(2010)06 0110 08 地质灾害空间数据库是灾害管理信息系统的核心[1],是地质灾害预警预报系统成功与否的基础。到目前为止,通过全国性的县市地质灾害调查与评价、区域性的地质灾害专项调查等项目(如浙江省泥石流地质灾害调查与评价项目),建立了基于地理信息系统(GIS)技术的海量灾害空间数据库,为地质灾害的管理以及科学研究提供了宝贵的基础数据。然而,纵观现有的数据库[2 16]可以发现,这些数据库基本都为静态数据库,即只描述数据的一个瞬态,当数据发生变化时,用新数据代替旧数据,从而又成为另一个瞬态,旧数据不复存在,因此,灾害信息只停留在历史某一阶段,不能反映区域地质灾害的动态连续变化过程,无法对数据变化的历史进行分析,当然,对未来趋势的预测也是不准确的。众所周知,地质灾害的变化是一个动态的过程,受到诸多外部条件(如降雨、人类活动、地震等)的影响[17],因此,建立一个动态的、能反映区域地质灾害连续变化过程的空间数据库,就成为当前地质灾害科学研究中迫切需要解决的一个问题。

时态GIS(TGIS 或tem po ral GIS)作为GIS 的一个新兴研究领域,受到人们越来越多的关注[18]。TGIS 要求提供高效、完善的时间与空间数据的存储、管理和分析机制,以便进行历史回溯、变化监测和预测分析,目前在国土资源管理领域(主要是土地

产权产籍管理)已得到广泛应用[19 25]

,但在地质灾害

研究领域还未见报道。

为了能准确记录区域地质灾害的演变过程,揭示地质灾害的发育规律,为地质灾害科学研究中的气象预警预报和危险性区划等提供高时间精度的基础数据,笔者将基于时态GIS 技术,采用动态多级基态修正模型,设计地质灾害时空数据库,以实现地质灾害信息的动态管理和分析。

1 基于事件的动态多级基态修正模型

时空数据模型是TGIS 的核心,完备的时空数

据模型应该便于重建历史状态和对未来事件进行预测预报,并有利于时空过程模拟模型的建立[26]。目前比较具有代表性的时空数据模型有:序列快照模型(sequent snapshots)、基态修正模型(base state w ith amendments)、空间-时间复合模型(space time composite)和空间-时间立方体模型(space time cube)等。以上几种数据模型各有优缺点,但从 时空信息表达能力 和 实现的可能性 来看,基态修正模型将是一种较好的模型。为了提升时空数据库的效率和性能,国内许多学者提出了各种改进

的基态修正模型[20 33]

,取得了较好的效果。

第6期冯杭建等:基于T GIS 的地质灾害时空数据库研究

笔者针对地质灾害数据的特点,对文献[20 23]提出的动态多级基态修正模型进行扩展,建立面向地质灾害数据管理和分析的、高效且易于实现的时空数据模型。基态修正模型(图1)是按事先设定的时间间隔采样且只储存某个时间的数据状态(称为基态)和相对于基态的变化量。基态修正的每个对象只需储存1次,且每变化一次,只有很小的数据量需要记录,同时只在有事件发生或对象发生变化时,才存入系统中。由于时态分辨率刻度值与事件发生的时刻完全对应,从而提高了时态分辨率并减少了数据冗余量。基态修正模型非常适用于全局变化较少、而局部变化较多的情形,而且对于局部的小范围的单个或少数几个对象的变化,基态修正模型仅存

储发生变化的对象。

图1 基态修正模型

Fig.1 Base state w ith amendments

基态修正模型的特性非常适合于地质灾害数据的管理,因为地质灾害核心数据为描述灾害体的数据,灾害体通常不会大范围发生变化,且各灾害对象之间在空间上一般不发生关系,即不需要维护对象之间的拓扑关系。为了改进基态修正模型恢复历史效率低下等不足,不少学者提出了改进的基态修正模型,然而,这些模型对导致空间对象发生时空变化的事件未作描述,仅记录了在计算机系统中空间图形操作(如分割、合并等动作)或属性编辑的过程[29]。这对于某些注重于图形的系统(如地籍系统)可能满足需求,但对于地质灾害预警预报这样需要进行深层次数据挖掘、规律反演和趋势分析的系统来说,显然不能满足需求。

为此,本文在文献[23]提出的DM BSA 模型的基础上,提出了基于事件的动态多级基态修正模型(dy nam ic and multilev el base state w ith amend m ents based on events,简称DMBSAE),如图2所示。DMBSAE 模型规定当前状态为基态,当发生小范围事件或者发生少量事件时,记录一个和基态相比的变化修正量,即基态距。当发生大范围事件或者大量变更事件发生时,则设立一个历史基态。在如图1所示的传统的基态修正模型中,恢复历史时刻T 0的历史状态,若要从当前基态T n 时刻逐步回溯,通过n 个基态距才能恢复到时刻T 0的状态。而在如图2所示的DMBSAE 模型中,若要恢复历史时刻T 0历史状态,只要检索T 0时刻所属基态

(历史基态1)和T 0与T 2之间的基态距(基态距0和基态距1),然后通过历史基态1和两个基态距即能恢复T 0时刻的历史状态,从而大大提高效率。更重要的是,DMBSAE 模型在每个历史时刻都挂联了引发时空对象变化的事件,通过对具体对象时变事件序列的分析,即可对事物未来发展趋势做出分析。同时,通过对空间内整体对象事件的统计分析、数据挖掘等,也可得出整体的规律性结论,如采用人工神经网络[27]、Log istic 回归模型[34 35]等统计分析方法,对区域内引发地质灾害的降雨事件进行分析,即可得出区域内引发地质灾害的临界降雨量的值[36]

。

图2 基于事件的多级基态修正模型

Fig.2 T he model of dynam ic and m ultilevel b as e

state w ith amendments b as ed on events

2 地质灾害时空过程概念模型

2.1地质灾害数据特点

特殊性和多元异构是灾害数据的特点[1],当然地质灾害的数据也不例外。特殊性体现在不同的灾害具有不同的描述参数和指标,多元异构体现在其数据类型是多种多样的,主要有属性数据、空间数据、多媒体数据等(图3)

。

图3 地质灾害数据库的整体框架Fig.3 T he framew ork of geo hazard datab as e

其中核心数据是属性数据和空间数据中的灾害空间分布数据,多媒体数据可以作为属性数据的特殊情况进行处理。属性数据分为和时空强相关及和时空弱相关两种类型。其中和时空强相关的属性主要为统一编号、地理位置、经度、纬度、最近发生时间等;和时空弱相关的属性主要是用于描述灾害体本身内在特性和其他一些信息,如灾害防治信息(成灾

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