基于GIS的线路覆冰数据空间分析及建模

林小柏，谢银昌，段学云，王磊

(1.云南省电力设计院，昆明 650051；2.云南电网公司电力研究院，昆明 650217)

基于GIS的线路覆冰数据空间分析及建模

林小柏1，谢银昌1，段学云1，王磊2

(1.云南省电力设计院，昆明 650051；2.云南电网公司电力研究院，昆明 650217)

介绍基于GIS技术的空间分析方法和模型构建工具，根据电力覆冰采样数据，结合地形高程及区域气候等影响因素，计算覆冰值，并用空间插值分析方法得到整个区域内覆冰栅格图；根据冰区区间划分原则，最终得到冰区分布GIS矢量要素图，为电网规划设计及安全运行服务。

输电线路覆冰数据；GIS空间分析；冰区分布图

0 前言

随着用电需求不断增加，电力资源的空间分布不均衡，使得输电线路工程越来越多出现长距离跨区域的特点。线路覆冰对电网安全运行影响重大，电力覆冰区划对电力线路勘察设计及抗冰抢险有重要意义。以下探讨如何利用GIS技术，基于采样数据，并结合高精度地形DEM数据和区域覆冰拟合模型，运用ArcGIS软件建模工具，运行得到整个区域的冰区划分矢量图形及属性数据库，为电网设计及安全运行提供参考数据。

1 GIS空间分析技术简介

GIS是地理信息系统 (Geographical Information System的简称)，是在计算机软硬件支持下，对整个或者部分地球表层空间中的有关地理分布数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。空间分析是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息，分析对象是地理目标的位置和形态特征[1]。

基于GIS的空间分析是将空间分析方法植入GIS软件中，使复杂的传统空间分析任务变得简单易行，并能高效地分析和解释地理特征间的相互关系及空间模式。[1-2]。

常见的GIS系统中，ESRI的ArcGIS以其强大的分析能力成为主流的GIS系统，且ArcGIS具备强大的建模功能，能使空间分析执行效率大大提高，运用ArcGIS进行地理信息系统空间分析将成为一种主导趋势[1]，本文主要介绍基于ArcGIS的电力线路覆冰数据空间分析方法。

2 覆冰数据空间分析及分布图输出

电力线路覆冰状况主要用覆冰值来衡量，覆冰值指的是覆盖在线路上的冰状物的半径，单位为毫米 (mm)。把覆冰值按照一定的数字区间划分得出冰区区间，在地理空间上表示出冰区区间分布，并将数据形式转化为GIS空间矢量数据图层，冰区分布图的研究成果，客观地反映云南电网覆冰分布的规律。

2.1 数据准备

1)覆冰采样数据：电力覆冰采样数据包括两种类型数据：一种是实地采样数据，即带坐标点和覆冰观测值，需转换为GIS支持的空间数据点文件格式。另一种数据是虚拟采样数据，即在分析区域内，定义采样点坐标系统，起始位置，距离间隔，起始位置等参数后，得到一个覆盖区域的格网，每个网格的中心生成一个点，代表采样的点位，点位文件即需要的输入采样数据文件。

以上两种类型数据可以单独进行分析应用，也可以结合使用，即在实地采样数据的基础上，创建虚拟采样点，得到密度更高的采样点数据，结合高程和区域气候条件，分析覆冰情况。在没有实地采样点数据的情况下，也可直接根据生成的虚拟采样点结合地形高程数据和气候因素，直接计算覆冰值，通过插值分析得到整个区域的覆冰情况。

2)数字高程模型 (DEM)数据：ArcGIS软件支持的DEM数据格式，以栅格象元表示地表地形，象元值表示高程值。该数据主要用于提取采样点对应位置的高程信息，同等情况下，DEM数据精度越高，地形表达越细致，相对的冰区划分结果精度越高。

3)根据云南各地区气候特征，划分出不同的覆冰气候区域，并顺序编号，对各个区域，基于气象记录资料，进行高程变量与覆冰值的拟合分析，推导出计算公式。在模型的相关步骤，需要输入该计算公式。

2.2 空间分析模型建立

先将采样点数据与DEM数字高程模型数据进行提取分析，得到地形信息后，根据气候区域划分信息按不同的覆冰值计算拟合模型，计算得到采样点覆冰值，然后通过空间插值分析，计算得到整个采样范围内的覆冰栅格图 (该数据以设定大小的象元为单位，象元值代表象元对应区域的覆冰值)，再通过冰区区间划分原则，对栅格数据进行分类，得到采样区的冰区区间分布栅格图，最后将栅格图转换为空间矢量数据。

使用ArcGIS软件按以上思路建立模型，以图解建模方式用直观的图形语言将一个具体的过程模型表达出来。在这个模型中，分别定义不同的图形代表输入数据、输出数据、空间处理工具，它们以流程图的形式进行组合并且可以执行空间分析操作功能。建成后的模型如下图1所示：

图1 覆冰数据空间分析及冰区分布图输出处理模型

其中，椭圆形图框表示输入或输出数据，方形图框表示空间分析处理操作。该模型一共包括8个数据分析处理操作步骤，箭头方向表示数据流方向，上一步骤输出数据可以作为下一步骤地输入数据。模型前三步骤是生成虚拟采样点并提取地形信息，添加覆冰字段为下一步计算机覆冰值做准备，如果需要用实地采样点数据直接进行分析得出冰区分布图，可直接从插值分析步骤开始。

2.3 模型分析步骤及成果输出

1)创建采样格网：生成一个覆盖研究区域的格网，输入区域坐标范围参数，格网间距参数，生成格网多边形数据的同时生成格网中心点数据，作为虚拟采样点数据，格网间距可以根据研究区域地形条件、区域大小、成果精度要求来设置适当的间距值。例如，地形数据 (DEM)象元单位为100m，则采样格网间距可设为150m或稍大。

2)地形分析：采用提取分析，将上以步骤生成的采样点数据作为基点，输入坐标与之匹配的DEM数字高程模型数据，获取基点对应DEM象元值，自动在采样点数据属性表中添加字段记录象元值作为该点的高程值。

3)添加覆冰值字段：为了计算和存储覆冰值，在采样点数据中添加一个覆冰字段，本步骤定义字段名称、类型、精度等参数。

4)计算覆冰值：选择上一步骤添加的覆冰字段名，定义数学表达式或者是VB代码块来计算覆冰值。此步骤需要用到气候区域划分及覆冰计算拟合公式，用来界定不同区域内，不同的高程覆冰拟合计算公式。例如，某地区计算覆冰值函数为：

其中y表示点位覆冰值，x表示点位高程

则模型中计算表达式为：

0.253 4∗Exp(0.001 2[RASTERVALU])

其中 [RASTERVALU]为地形分析步骤中提取得到的采样点高程字段。

5)采样点插值分析：采用栅格插值分析方法，目的是通过已采样点的数值来推算未采样点值，插值结果将生成一个连续的表面，在这个连续表面上可以得到每一点的值。本研究采用克里金方法，它是通过一组具有z值 (空间现象特征值)的分散点生成估计表面的高级地统计过程。与其它插值方法相比，该方法基于包含自相关(即测量值之间的统计关系)的统计模型。因此，该方法不仅具有产生预测表面分布的功能，而且能够对预测的确定性或准确性提供某种度量。

本步骤采用的克里金插值方法需要配置的参数有：Z值字段 (即覆冰值字段)、半变异函数属性 (包括克里金方法和半变异函数模型)、输出象元大小、搜索半径设置、栅格数据方差等。栅格数据方差是每个输出栅格像元中都含有克里金法方差，用于度量预测值的准确性。本步骤输出结果是栅格图，象元值代表了覆冰值。

6)冰区区间划分：采用栅格重分类方法对上一步生成的栅格图，按照冰区区间的划分原则进行分类处理，在分类参数设置中输入对应值。

7)栅格转矢量数据：矢量数据比栅格数据更节约存储空间，数据结构严密便于编辑处理及用于空间分析，本步骤将上一步栅格重分类后的数据，选择重分类字段，生成GIS矢量面数据，属性表中的重分类字段值，即面图斑对应的地理区域的冰区区间值。

8)图层融合处理：为减少数据冗余，方便制图，按冰区值字段，将值相同的面合并，生成新的冰区分布面图层数据。

3 关键技术

3.1 结果精度分析

以上介绍的是一种由区域覆冰采样数据获得冰区分布图的到通用模型方法，输出成果的精度与三个方面因素有关，前两方面因素与本文介绍分析方法本身无关，属外部因素，而第三个方面因素是影响空间分析方法和建模输出成果精度的关键因素：

1)输入数据的精度：包括采样点数据精度、采样点间距、地形数据 (DEM)精度。采样数据精度与采样观测计算方法有关，不属本文探讨范围；采样点间距是衡量区域内采样点分布密度的量，间距越小，密度越大，相对的输出成果精度越高；地形数据 (DEM)具有不同比例尺精度，越大比例尺数据象元所表示的单位面积越小，精度越高，选择较高精度DEM数据，得出的冰区分布成果精度也越高。

2)覆冰值计算的精度：本文覆冰计算方式是根据区域气候特征，对高程值和覆冰值关系进行拟合，得出经验函数公式。云南地形复杂，气候区域较多，例如滇东北虽然平均海拔不高，但冬季处于冷暖气团交汇静止之处，冬季覆冰较重；滇西北海波较高，覆冰也较重，两个地区相比高程对覆冰厚度影响程度不同。所以，必须划定气候区域，对不同区域得出不同的拟合公式，然后再实地调查验证后进行修正。

3)采样点空间插值分析精度：这与选择插值方法及其参数配置有关，插值分析方法有反距离权重法、克里金法、自然邻域法、样条函数法、趋势面法等。

根据线路覆冰现象的空间分布特征和云南地形气候情况，本文选择克里金插值方法。选择合适的半变异函数模型和设置合理的模型参数，对得到准确的分析结果至关重要。未知覆冰值点和已知点 (采样点)构成多个点对，将点对按两点间距离分组，使用变异函数和协方差函数估算拟合模型的空间自相关值，根据改值随距离增加的变化关系，拟合函数模型。

4 结束语

以上的分析方法和模型得出的是冰区的区间分布，所以计算得出的覆冰值误差在一定范围内是可以接受的。由于线路覆冰的形成机理，受多方面影响，覆冰值计算方法只从区域大气候和地形两个最主要因素来考虑，未考虑微地形，风速及水文因素影响。在后续研究中，可以将其它影响因素加入到覆冰计算模型中后，仍然可以使用该GIS模型分析得出冰区分布图，基于覆冰数据库可建立一个动态的覆冰分析GIS系统，提供参考数据和辅助决策。

[1] 汤国安，杨昕.AreGIS地理信息系统空间分析实验教程[M].北京：科学出版社，2006：1-10.

[3] 邬伦，地理信息系统一原理、方法与应用 [M]，2001.

[2] 郭仁中，空间分析 [M]，武汉：武汉测绘大学出版社，2000.

[4] 严尔梅.浅议架空输电线路覆冰观测与覆冰计算 [A].第三届 (2012)全国架空输电线路技术研讨会论文集[C].2012

[5] 杜珍.重庆地区电网覆冰划分依据与冰区图编制研究[D].2011.

GIS Spatial Analyst and Modeling Application on Data of Transmission Line Icing

LIN Xiaobai1，XIE Yinchang1，DUAN Xueyun1，WANG Lei2
(1.Yunnan Electric Power Design Institute，Kunming 650051；2.Yunnan Electric Power Research Institute，Kunming 650217)

This article introduces the progress of calculating icing value base on the sampling icing data of transmission line，the DEM and the factor of region-climate，using GIS Spatial Analyst tools and modeling tools，and Then we can obtain a regional Raster map of ice value by Spatial Interpolation Analyst；After that，according to the rule of icing area divided，we should get the GIS vector layer of ice level map，serving for Electric power Design and the safe of power grid.

data of transmission line icing；GIS spatial analyst；ice level map

TM76

B

1006-7345(2014)06-0078-03

2014-10-24

林小柏 (1982)，男，工程师，云南省电力设计院，主要从事地理信息系统应用工作 (e-mail)shitou7988＠163.com1。

谢银昌 (1981)，男，工程师，云南省电力设计院主要从事水文气象工作 (e-mail)xyc413＠163.com。