NATURALDISASTERS Vo.l 19 Apr.2010 收稿日期: 2009- 04- 15; 修订日期: 2009- 11- 23 基金项目: 国家高技术研究发展计划( 863计划) 项目( 2009AA12Z208) 国家科技支撑项目(2006BAJ03A08) 作者简介: 副研究员,主要从事海洋空间信息系统技术及工程实践研究E-mai:l zhangx@ irsa. ac. cn 文章编号: 1004- 4574( 2010) 02- 0015- 05 风暴潮灾害预报信息的时空过程表达技术 1中国科学院遥感应用研究所,北京 100101; 2国家海洋局国家海洋信息中心, 天津 300171; 3中国科学院 研究生院,北京 100049) 风暴潮灾害是我国主要海洋灾害之一。对风暴潮预报数据进行时空过程表达和网络发布技术研究时空数据特征解析及其可视化——以海面变化数据为例, 有助于对风暴潮灾害的了解和防御。在研究风暴潮预报流程及数据结构的基础上, 提出了 基于 XML对预报数据进行标准化与网络传输的技术方法, 通过单站点数据过程表达和场数据序列 表达技术, 实现了其时空过程表达。最后, 以两次风暴潮过程预报数据为例,说明了所提方法的可行 关键词:风暴潮; 时空过程; 网络发布 中图分类号: K928. 44 Spatiotemporalprocess presentation technology stormsurge prediction information ZHANG Xin JIANGBing LIUJian emoteSens ing Applications时空数据特征解析及其可视化——以海面变化数据为例, Chinese Academy Sciences,Beijing 100101; China; 2NationalM arine Data& Informat ion Service, State ceanicAdministrat ion, ianjin300171, China; GraduateUniversity ChineseAcademy Sciences,Bei jing 100049, China) Abstract: stormsurge mainocean disaster China. greatimportance spatiotemporalprocess presentation webissue technology disasterprevention paper,first ly, predicton flow datastructure analyzed.Second ly, predicteddata standardized webusing XML technology. Th ird ly, stormsurge process presentation technolgy realizedthrough single station process presentation technology seriespresentation technology. fea-sib ility methodpresented twostorm surge process data exam ination. Key words: storm surge; spatiotemporal process; web issue. 134次,造成直接经济损失 206. 05亿元, 死亡和失踪 152人, 其中主要灾害损失由风暴潮造成, 0814号台风风暴潮( 黑格比)就导致直接经济损失 132. 74亿元, 死亡和失踪 26人 。

风暴潮是指在大气强迫力作用下局部海面的异常升降现象, 增水幅度可达几米, 可以在沿岸地区造成重大的海洋灾害 。风暴潮过程是一种典型的复杂动力海洋学过程, 涉及到气象、海洋中多种要素的相互作用和影响, 其典型特征通过过 程状态的一系列参数值的时间与空间变化来表达 。对于风暴潮灾害预报信息时空过程表达技术的解决有利于决策者和公众通过互联网等媒介及时获取整个过程中某一时刻的可能发生的时间和空间状态, 灾、减灾提供必要的信息支撑。已有对风暴潮表达技术的研究同其它海洋要素的表达统一归并为两类数据的表达, 即二维矢量要素表 达和标量场要素表达, 典型的有尼建军等 在海浪数值预报系统和海洋要素分析系统中使用VB60+ sur-f er70联合编程, 实现了海区内浪高的等值线图。顾耀林等 使用C语言+ OpenGL实现矢量场流线数据的 绘制, 以循环动画的形式把矢量场的流线显示出来, 以线的粗细和颜色表示数据的关系。对场数据的动态模 最常见的方法是采用动画的形式,将一个时间序列中, 离散时间点的图像, 作为动画播放的连续帧 上述研究成果实现了风暴潮预报数据的静态展示,而在动态表达和信息的时空过程表达方面存在明显缺陷, 不能很好满足决策人员和公众对风暴潮预报信息的动态获取和时空过程信息查询的需求。

海洋环境的时变 性是海洋研究中必须充分注意的特性。如何将海洋模型集成在 GIS平台上进行可视地调节参数并动态地显 示海洋的时空变化是其最为困难的问题 本文对风暴潮灾害预报信息时空过程表达技术进行了研究,提出了解决方案并以台湾海峡海域两次台 风暴潮过程数据为例说明了其应用方式和技术可行性。 风暴潮预报流程及数据结构分析风暴潮数值预报和数据处理流程如图 1所示。首先是根据日本、韩国、美国以及国家气象预报的台风路 径数据和多年经验值得出一比较准确的台风路径预报值, 然后按照规范格式将参数输入风暴潮数值预报系 统软件进行数值计算, 生成风暴潮预报数据, 包括站点预报数据和场数据, 再进行时空过程表达, 最后进行网 络发布。 lowchart stormsurge pred iction dataprocessing 现有的数值计算模型,一般采用一定的方式对研究对象进行 有限的分割以简化模型计算中的边界问题。在风暴潮预报模型中 这一分割主要体现在两个方面, 一是对于所研究空间区域的网格 化分割, 一是对于风暴潮过程在时间上的离散化处理, 因此模型输 出的信息在本质上也是在时间和空间上离散的有限信息的集合。

风暴潮数值预报输出结果数据具有以下特点: 对于一种计算模型, 研究的区域一般是固定的, 特别是针对具有地方特点的数 值模型, 模型参数中往往有部分与区域相关的经验参数, 所以模型 输出结果数据往往只记录了特征要素的值, 相对位置关系通过数 据的序列来表示, 而区域范围则在模型的一些参数中体现; 虑到输入初始数据的结构以及模型计算量的问题,一般模型采用 规则形状的格网将整个研究区域划分为一系列均匀的最小计算单 时间步长一定, 部分数值模型, 时间步长也是一个可变参数, 但对于海 洋灾害预报模型来说, 对于一次预报计算过程, 时间步长是一定 预报数据分为站点预报数据和场数据两部分。由此可见, 海洋风暴潮灾害预报数值模型输出的结果数据本 质上是一组按特定时间间隔重复的、有序排列的、表征结果的数值 序列, 而其中的每个数值序列对应空间上的一系列规则的网格小 区域。从 GIS的角度来考虑, 单一时刻的预报数据在形式上和栅格影像的数据形式十分类似, 只是记录的方 式和表征的含义有所不同。 预报数据的标准化与网络传输基于上述对风暴潮预报数据的特征分析, 为了使不同区域的预报数据能够基于统一的平台进行展示和 网络发布, 需要解决在分布式网络环境下风暴潮预报数据的标准化与网络传输问题。

比较典型的应用场景 是在我国 数字海洋专网环境下, 为了避免重复建设, 各个省级节点和局属机关节点分中心主要负责预报 数据产品的生产和发布, 而国家海洋信息中心主节点则负责整个系统的运行和维护, 以达到分布式数据存储 19卷和发布、统一应用的目的。因此要对风暴潮预报数据进行标准化转化并通过数据服务总线实现网络传输。 考虑到风暴潮预报数据多类型和可扩展性的需求, 本文对其用 XML进行了标准化定制。XML特点在 于将结构化数据与其他描述信息分离开来, 允许对不同来源的结构化数据进行合并、集成, 客户获得 XML数 据后可以方便地进行扩展以适应多方面的数据应用需求。从数据描述语言角度看, XML是灵活的、可扩展 的、有良好的结构和约束; 从数据处理角度来看, 它格式简单且易于读取, 同时又易于被应用程序所处理。 一次完整的风暴潮数据的说明, xmlversion= encoding= "GB2312"? 风暴潮名字= 类型>场数据 左上角经度= 右下角经度= /风暴潮>同样风暴潮预报站点水位数据也用 XML文档进行描述。 风暴潮预报数据从预报节点作为预报源数据通过网络传输到总中心进行网络发布和展示的流程如下: 首先由节点风暴潮预报系统生产出风暴潮预报站点数据和场数据, 然后按照上述 XML标准进行转化并通过 数据总线传输到总中心的数据服务器上, 该服务器上将会有一指定存储空间对其进行存储。

数据传输过来 以后, 总中心数据服务器将在其日志表上追加新的记录。监听服务将会到追加记录所指定目录下对新交换 的数据进行处理, 生成可视化栅格数据, 完毕后更新处理标志位。网络发布 Web前台程序此时可发现有新 的数据被处理, 在界面上选择加载数据, 处理后的栅格数据将会被从 web服务端下载到客户端, 然后再进行 投影匹配, 细节度优化等工作将风暴潮数据加载到球体上。用户就可以浏览风暴潮的时空动态过程信息, 及各时段的潮位场情况和各点位的水位情况。3风暴潮预报站点数据的表达 风暴潮数值预报生成的站点数据显示一系列站点的经纬度坐标, 以及增水、天文潮位和总水位的预报 并在序列图上以红线标识该站点的警戒水位,展示风暴潮数值预报结果的总水位与警戒水位之间关系。 如图 2所示, 2006年桑美风暴潮预报数据为例, 通过风暴潮数值预报站点序列图左上方的 站点 选择下拉列表选择感兴趣的站点, 查看该站点的风暴潮数值预报站点信息。选择完站点以后, 可以通过风 风暴潮灾害预报信息的时空过程表达技术暴潮数值预报序列图右上方的 时间选择下拉列表, 选择查看该次台风某一个预报站点在未来一段时间内 某一时刻的预报图(如图 3所示) Selectioninterface stormsurge pred iction stations Selectioninterface stormsurge prediction time sequence 通过这种风暴潮预报站点和预报时间序列组合查询的方式就能实现对风暴潮数值预报序

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