基于GIS的中国气象要素管理系统的研发

马思佳，廖怀建，石 雷*

(1.西南林业大学 林学院，云南 昆明 650224；2.中国林业科学研究院 资源昆虫研究所，云南 昆明 650224；)



基于GIS的中国气象要素管理系统的研发

马思佳1，2，廖怀建2，石 雷2*

(1.西南林业大学 林学院，云南 昆明 650224；2.中国林业科学研究院 资源昆虫研究所，云南 昆明 650224；)

气象数据具有多源、海量和空间的特点。通过.NET平台、组件式GIS、ClimateChina软件和ArcGIS Engine组件技术，在全国行政区划图、高程和1900～2002年的83种气象要素的数据基础上，研发中国气象要素管理系统，主要实现图层操作、数据管理、空间分析、高时空精度的气象数据的查询和专题图输出功能。并以1971-2000年的1月平均温度为实例，分析零度等温线的分布区域变化，得出结论：纬度和海拔均显著影响零度等温线的分布：纬度越高的地区，温度越低；海拔越高的地区，温度越低。

气象要素；地理信息系统；组件技术；专题图；等温线

0 引言

气象领域的工作与气象数据息息相关，气象数据具有多源、海量和空间的特征，是气象预警预报及各类科学研究、气象服务的基础[1]。随着时间、空间的变化，温度、降水量等气象要素的值也会发生变化[2]。因此，快速精确地获取气象数据，并形象直观的表达气象数据有着重要的研究意义。

地理信息系统(Geographic Information System，GIS)技术具有管理和查询海量气象信息的功能，可以对地理空间数据进行分析处理；也具有丰富的地图表达功能，可充分满足对气象要素的可视化需求。因此，将GIS技术应用于气象领域显得尤为必要。目前，GIS已普遍应用于气象数据管理、气象灾害预警评估、气象信息服务系统建立、气象应用模型等方面，并且取得了较好的成效。

有学者将GIS技术应用于气象数据的管理，何永健等[3]基于GIS技术和多源气象数据，建立气象数据库，实现了多源气象信息的表达和GIS分析功能；武文力[4]应用 VB 6.0以及 SQL server 2000 作为前台程序和后台数据库开发语言，设计并开发了贵州气象资源信息管理系统，为气象部门提供气象信息查询和管理。有学者致力于气象数据插值的研究，并得到了一定的成效。付小勇等[5]基于云南省130个气象台站的多年气候观测数据，确定了年平均气温等8个气象要素为西南桦适宜性的区划指标，并利用GIS插值技术得出这8个指标的1km×1km的气象网格图，划分出云南省西南桦种植的最适宜区、次宜区和不适宜区，生成区划专题图。

目前，对GIS应用在气象领域的研究，大多是针对某个地区，没有实现在全中国范围内的应用，并且气象数据的精度较低，气象参数的类型较少。因此，本研究拟设计并开发一个具备GIS功能的气象要素管理系统，实现全中国范围内，大的时间、空间尺度的多种的气象数据的管理，为气象领域的研究提供一定借鉴。

1 技术背景

1.1 组件式地理信息系统

组件式地理信息系统的基本思想是把GIS的各大功能模块划分成几个控件，每个控件完成不同的功能。各个GIS控件之间以及GIS控件与其他非GIS控件之间可以方便地通过可视化的软件开发工具集成起来，最终形成高效、无缝的GIS应用系统[6]。

1.2 ArcGIS Engine组件

ArcGIS Engine集成了全部GIS应用，它由一个软件开发工具包和一个可以重新分发的、为所有ArcGIS应用程序提供平台的运行时(runtime)组成。ArcGIS Engine是一个简单的、独立于应用程序的ArcObejcts程环境，是开发人员用于建立自定义应用程序的嵌入式GIS组件的一个完整类库[7]。

1.3 ClimateChina气象模拟软件

获取高精度的气象数据的方法之一就是建立高密度的气象观测站点，但由于经济水平、地形条件和技术手段的限制，许多区域的气象数据都难以获取[8]。并且，气象观测站点观测得到的气象数据仅能代表气象站点所在地点的局部气象信息，因此，其他区域的气象数据，则需要通过空间插值方法进行推求[9]。

ClimateChina是基 于 PRISM(Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model)插值模型开发，并在PRISM 插值模型的基础上采用高程校准和双线性插值加以优化，提升气象数据的插值精度。它提供中国任一地区的经度、纬度、高程、ClimateChina 即可导 出 该 地 区 历 史 逐 年 和 未 来 2020 s(2010～2039)、2050 s(2040～2069)、2080 s(2070～2099)的年平均气温、年平均降水量、月平均气温、月平均降水量、年温湿系数、无霜期等 83 种气象因子的数据[10-13]，输出的气象台站历史数据已通过中国气象科学数据共享服务网《中国地面国际交换站气候资料年值数据集》和《中国地面国际交换站气候资料月值数据集》验证。

2 系统总体设计

2.1 设计的目的和意义

本研究以ClimateChina气象数据模拟软件提供的气象数据为数据源，基于ArcEngine开发组件和C#语言，通过编程调用ArcEngine的组件和接口，实现全中国范围内任意研究区的1901～2002年83种气象要素的查询和管理，并基于克里金插值方法，实现精细化专题图自动输出，为气象学科研提供服务和依据。

2.2 用户需求

传统的气象信息管理方式已不能满足气象业务管理人员和气象科研人员对海量气象数据管理的要求，这就需要建立气象管理系统，帮助他们科学的管理和利用气象数据，有效的处理和提高气象数据的利用效率。随着气象领域研究的深入，离散气象站点数据已不能满足科研人员的需求，这就需要将离散的气象数据以区域的面图形数据表现。

2.3 设计原则

基于GIS的中国气象要素管理系统在设计过程中，以适用性、模块化、集成化和可扩展性为原则，合理开发各个模块的功能，构建简洁友好、实用性强、易于拓展的规范化气象系统，满足用户的需求。

2.4 系统结构设计

系统以ArcGIS Engine10.1和.NET FrameWork技术为构架核心，结构分为数据层、服务层和表现层3个部分。数据层基于GeoDatabase数据库，存储和管理地理空间数据和气象数据；服务层是由系统的各个功能模块组成，包括地图基本操作模块、气象查询模块、空间分析模块、专题制图和输出模块等。表现层接收用户的需求信息，根据这些信息调用服务层的相关的功能模块，当表现层接收到服务层的结果后，将生成的结果通过界面展现给用户，实现用户和系统的交互操作。

2.5 系统数据库设计

Geodatabase是一种采用标准关系数据库技术来表现地理信息的数据模型[14]，它将空间数据和属性数据绑定在一起，按照一定的模型和规则组合起来，存储空间数据和属性数据[15]。

本系统采用Geodatabase 来统一管理空间数据和属性数据；气象数据由ClimateChina气象模拟软件的数据库提供。

2.5.1 地理要素数据

全国各省、市、县级行政区划图，由国家基础地理信息中心(http：//www.ngcc.cn)获得。中国全境范围不同分辨率的地理坐标点图层文件。按照如表1所示的分辨率，在ArcGIS10.1中根据不同的行政区划级别，均匀的生成相应分辨率的地理坐标点。这些地理坐标点的经度、纬度和高程数据由美国太空总署(NASA)和国防部国家测绘局(NIMA)联合测量的航天飞机雷达地形测绘任务(Shuttle Radar Topographic Mission，SRTM)数字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)数据获取，该数据空间分辨率为90 m[16]。其中，4个直辖市和2个特别行政区因为面积与地级行政区面积相差不大，因此归类为地级行政区。以上行政区划图和地理坐标点图层坐标系是World Geodetic System 1984(WGS84)，地理单位是度。利用Geodatabase建立地理数据库，数据库存储全国省市县级的行政区划图、DEM数据和各个分辨率的地理气象点数据。

表1 地理坐标点分辨率Tab.1 The resolution of the geographic coordinate points

2.5.2 气象要素数据

中国全境范围内1901～2002年、2020 s、2050 s和2080 s的年平均降水量、年平均温、年温湿系数、月平均降水量、月平均温等83个气象因子数据均由ClimateChina v4.40气象模拟软件提供。

2.6 系统功能设计

系统设计并开发一个具备GIS功能的气象信息管理系统，具有以下功能：

(1)地理数据的管理及显示，包括图层的选择刷新、全图显示、缩小、放大、地图移动、全图显示、下一视图、前一视图等；

(2)气象要素查询功能，结合ClimateChina软件，根据其插值算法，使GIS系统能够对全国范围内的83种气象指标的信息进行定位查询、区域查询、图上查询；

(3)生成专题图及制图输出功能；

(4)空间分析功能，对气象数据进行统计分析，插值分析和缓冲区分析。

图1 功能模块图Fig.1 The function block diagram

3 系统主要功能的实现

系统采用了Visual Studio的图形用户界面，运用标题栏、对话框、工具条等操作方式，开发出友好简介的用户界面。系统的主界面如图2 所示。

图2 用户界面Fig.2 User interface

3.1 地图操作和编辑

对图层文件放大、缩小、漫游等操作，添加ToolBarControl控件实现；通过Geometry对象集的接口IGeometryCollection、ISegemengCollection、IPointCollection等，实现添加、改变和移除点、线、面等图形要素。

3.2 气象数据查询

通过 ISurface接口获取查询点(区域)的经纬度、高程。传入这3个参数，通过ClimateChina提供的插值算法，查询并获得改点(区域)的83种气象指标。

3.3 地图符号化

利用ArcEngine提供的SimpleRenderer，UniqueValueMapRenderer，ClassBreaks-Renderer，DotDensityRenderer等渲染方法。

3.4 空间分析

3.4.1 统计分析

利用IDataStatistics接口、IStatisticsResults接口进行属性数据库的统计、检索等功能，得到限定条件下的结果，得出区域的面积、最大最小值、平均值、平方根等。

3.4.2 插值分析

读取气象点图层，利用IInterpolationOp 接口的Kring方法，设置插值范围和象元大小，得到栅格文件。

3.4.3 气象要素精细化专题图

按照特定的主题为地图添加图例、图名、指北针、比例尺等地图要素生成平均气温图，极端气温图、等温线、降水量、统计柱状图、等值线等专题图。

气象要素专题图的数据基础为ClimateChina气象模拟软件的数据库，分为3部分。第一部分是1901～2002年逐年索引数据，1901～1910、1911～1920、1921～1930、1931～1940、1941～1950、1951～1960、1961～1970、1971～1980、1981～1900、1991～2000年10年平均索引数据，1901～1930、1911～1940、1921～1950、1931～1960、1941～1970、1951～1980、1961～1990、1971～2000年30年平均索引数据。第二部分是2020 s(2010～2039)、2050 s(2040～2069)、2080 s(2070～2099)未来预测索引数据。第三部分是1901～2002年1～12月的月气温和月降水数据。

地理坐标点图层的每个点可视为一个气象站点。不同分辨率的地理坐标点图层意味着疏密程度不同的气象站点，具体的流程为：(1)确定研究区域，地理坐标点图层的分辨率，时段和气象要素名；(2)由研究区域和地理坐标点图层的分辨率，关联ESRI的文件地理数据库(File GeoDataBase)中与之对应的地理坐标点图层；(3)读取地理坐标点图层的经度、纬度和高程值和气象要素名，传入ClimateChina程序，查询得到各个地理坐标点的气象要素的值。将这些值写入地理坐标点图层的属性表中；(4)读取地理坐标点图层的气象要素值，用ArcEngine的IInterpolationOp接口进行插值，再使用ExtractByMask工具提取研究区范围内的气象要素栅格图；(5)用ArcEngine的IRasterRenderer接口，对栅格图进行分级渲染；(6)制图排版，为气象要素栅格图添加图例、指北针和比例尺；(7)使用IExport接口，输出气象要素专题图。

3.4.4 应用实例

选取1971～2000年1月平均温度作为气象参数，由系统生成1971～2000年1月平均温度专题图，如图3所示。

图3中，将1月平均温度从-28℃到28℃分为16个等级，从-8℃、0℃、8℃三条等温线可知，低纬度地区的温度高于高纬度地区，呈南高北低的趋势。这是因为中国南部地区纬度低，更靠近赤道，太阳辐射而得的热量更强。其中，1月0℃等温线是南北分界线的主要参考线，也是中国气候的分界线。因此，主要分析0℃等温线的分布情况。图4是中国气象局国家气候中心(http：//cmdp.ncc-cma.net/cn/)提供的1971-2000年1月平均气温，由图3、图4得，两图所示的0℃等温线走向大致相同，大致经过秦岭、淮河一线，自西向东依次经过：西藏自治区南部地区，云南省北部、四川省中部、甘肃省最南部、陕西省南部、河南省西南部、山东省南部 一共7个省。西部0℃等温线呈西南至东北的走向；而东部0℃等温线呈东西走向。相比之下，由气象信息管理系统生成的0℃等温线的走势更大，弯曲剧烈，尤其是在西藏和云南两省。

图3 1971～2000年1月平均温度Fig.3 January mean temperatures of 1971-2000

图4 1971～2000年1月平均温度Fig.4 January mean temperatures of 1971-2000

图5是云南省北部的0℃等温线走向和海拔图。在云南境内0℃等温线的走向十分曲折：从怒江傈僳族自治州南部走向北部，再向南部迂回；再走向迪庆藏族自治区西南地区，在迪庆藏族自治区内有两个大的折回，最后经过丽江的西北角，再折回至迪庆藏族自治区的东南角。结合图5的高程值可以看出，0℃等温线的分布区域变化和高程的变化相吻合，图中高程值的灰度越高，即高程值越低。

图5 云南境内1971～2000年零度等温线Fig.5 The zero isotherm with Yunnan province of 1971-2000

高程值低的地区分布在0℃南边，它的温度比高程值高的地方要低。而图5中高程值变化是由于高黎贡山、澜沧江、怒山、金沙江的分布，可知 0℃等温线的走向受到横断山脉的影响，这表明0℃等温线的分布在一定程度上受到高程变化的影响。因此中国西部受海拔、山脉和地形的影响，等温线的变化更大；中国东部因地形平坦，气温自南向北平缓递减。

4 结论与讨论

本研究根据气象数据的特点，研发了一个基于ArcGIS Engine的气象信息管理系统，系统界面简洁美观，交互性强，不仅实现了GIS的基本功能和海量气象数据的管理，也实现了大的时空尺度的多种气象要素查询，并且基于插值思想，提供了气象专题图的生成，为决策者提供参考和依据。

并以1971～2000年的1月平均温度为实例，基于系统生成专题图，将其与中国气象局国家气候中心的专题图对比，最终验证了系统的准确性。最后分析零度等温线的分布区域变化，得出结论，纬度和海拔均显著影响零度等温线的分布：纬度越高的地区，温度越低；海拔越高的地区，温度越低。

另外，由于数据库的气象数据仅至2002年，近年的气象数据有所缺乏，气象数据有待更新；并且气象要素查询时间较长，查询算法有待优化。目前网络发布与共享气象数据已成为一种趋势，将本系统网络化成为日后的研究方向。

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RESEARCH AND DEVELOPMENT OF CHINESE METEOROLOGICAL ELEMENTS OF THE MANAGEMENT SYSTEM WITH GIS

MA Si-jia1，2，LIAO Huai-jian2，SHI Lei2

(1.SchoolofForestry，SouthwestForestryUniversity，Kunming650224，Yunnan，China；2.ResearchInstituteofResourceInsects，ChineseAcademyofForestry，Kunming650224，Yunnan，China)

Meteorological data have the characteristics of multi-source，massive and spatial.The Chinese meteorological element management system has been developed through the.NET platform，Component GIS，ClimateChina software and ArcGIS Engine Component Technology based on the national administrative map，Digital Elevation Model and the 83 kinds of meteorological elements data during 1990-2002.mainly Achieved the functions of the Layer operations，data management and spatial analysis，queries of high spatial and temporal precision weather data and thematic map output.With the average temperature in January within 1971-2000 as an example to analysis the regional distribution changes of zero isotherm.We found that latitude and altitude were significantly influence the distribution of zero isotherm：The higher latitude regions，the lower the temperature；the higher elevation areas of lower temperature.

meteorological elements；geographic information system；component technology；thematic maps；isotherm

2014-12-30；

2015-01-26．

*通信作者：石雷(1971-)，男，云南省江川县人，研究员，主要从事森林病虫害预警监测研究.

P409

A

1001-7852(2015)01-0073-06