基于遥感数据的区域大气质量空间分析模块二次开发技术研究
2016-06-30茅晶晶姜晟
茅晶晶+姜晟
【摘 要】颗粒物已经成为我省主要城市的首要污染物,其作为气溶胶物质的一种长期以来一直是空气环境质量监测的主要对象。利用卫星遥感技术通过动态监测气溶胶光学厚度(AOD)等关键指标因子有利于进一步监控灰霾、沙尘等空气污染现象。本文利用GIS二次开发手段将这种通过遥感技术与地面数据相结合的方式,将模型拟合后的环境空气质量分布与变化状况以API指数的形式进行可视化表达,实时反映宏观尺度全省各地区空气质量与污染分布的目的。
【关键词】AO;可视化;气溶胶
【Abstract】Particulate matter has become the primary pollutant of the provinces major cities. As an aerosol substance, it has been a main target of ambient air quality monitoring. The technology of the satellite remote sensing can dynamic monitor the aerosol optical depth and other key index factors to further monitor the haze, dust and other air pollution phenomena. Complexed remote sensing technology and ground data, this paper gives the visualization of the process of air quality in the form of distribution and change of status API index, through the GIS secondary development tools, reaching the goal of macroscale reflect the regional distribution of the provinces air quality and pollution.
【Key words】Arc Object; Visualization; Aerosol
1 研究背景
近年来,尤其是秋冬季节我省绝大多数城市的首要污染物是颗粒物,其作为气溶胶物质的一种长期以来一直是空气环境质量监测的主要对象,同时也是空气污染指数评价的重要因子。利用卫星遥感技术通过动态监测气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,简称AOD)等关键指标因子,能够有效解决地面固定观测站空间覆盖度不够等问题[1],并可进一步辅助监控灰霾、沙尘等空气污染现象。
气溶胶光学厚度(AOD)被定义为介质的消光系数在垂直方向上的积分,是描述气溶胶对光的衰减作用的主要因子。它是目前可以得到的气溶胶数据中覆盖范围最广、较准确的一种数据,也是推算气溶胶含量、评估大气污染程度、确定气溶胶气候效应的关键因子[2-3]。
GIS可视化技术(GIS Visualization)是目前信息领域中广泛应用的一项技术,它通过强大、有效的地图系统将复杂的空间数据和属性数据以地图学的形式进行描述,兼具人性化的界面风格设计,实现了文本、图形和图像信息相结合的定位、查询、检索模式,信息表达形象直观,使用操作简单便捷[4]。
通过遥感解译数据与地面数据相结合的方式,环境空气质量分布进行模型拟合利用ArcGIS平台展示API指数拟合结果,在抽象的数值与具体的地理位置之间建立联系,以特定的符号、颜色、图表显示在地图上,实现卫星遥感环境空气质量的可视化表达。同时基于地图的可视化信息,查询、统计功能也将变得更加简单、直观,通过可视化的查询语言,实现对AOD、API数据的图表化查询展现;通过建立专题地图,帮助用户加深理解,从而有助于发掘数据、信息间的内在规律,实现辅助决策。
2 需求分析
通过提取美国对地观测系统EOS-MODIS卫星遥感数据中的气溶胶信息,结合地面数据及其他气象资料,依据建立的线性回归拟合模型演算出空气污染指数API及对应的环境空气质量等级,并提供可视化表达界面,最终达到利用气溶胶光学厚度AOD等遥感技术监测数据实时反映宏观尺度全省各地区空气质量与污染分布状况的目的。
2.1 数据需求
拟合模型所涉及的数据主要由三部分组成,其中输入数据包括:①卫星遥感气溶胶光学厚度数据,数据格式为栅格型,②相对空气湿度数据,可转化为空间点图层,数据格式为矢量型;输出数据为空气污染指数API,数据格式为栅格型。
2.2 业务需求
结合环境监测具体业务需求,力求通过遥感技术与地面数据相结合的方式,将模型拟合后的环境空气质量分布与变化状况以API指数的形式进行可视化表达,从而达到实时反映宏观尺度全省各地区空气质量与污染分布的目的。
3 设计思路
3.1 模块框架设计
以江苏省作为主要研究区域,以气溶胶光学厚度AOD影像、相对空气湿度RH数据为基础,参照遥感AOD数据处理流程,利用ArcObject组件库实现实时高效地遥感数据解析,并引入研究构建的AOD-API回归统计模型,拟合计算得到全省各地区的API数值,同时利用ArcGIS软件展现模拟结果,不仅大大提高了数据的处理效率,而且能够直观形象地表达全省范围内的空气状况模拟结果,并与自动站实测数据进行比对。
可视化模块的总体架构分为界面层、业务逻辑层和数据访问层三个层次。界面层用于采集用户输入的相关信息,展示地理信息和模拟结果。该层利用ArcGIS软件界面,同时调用.Net定制的WinForm界面。业务逻辑层在模块运行提供地理信息处理功能,根据具体业务需求,业务层把界面上用户输入的信息通过业务规则分解,需要进行地理信息处理的,把参数推送给AO组件的接口,并接受运行结果再传递给界面显示;需要与属性信息之间进行交互的,通过适配器读取属性信息进行运算,业务层起到承上启下的作用。数据访问层主要用于模块运行时所要涉及的空间数据与属性数据,提供接口供业务逻辑层访问调用。
3.2 模块开发环境
气溶胶数据反演模块采用.Net开发平台,利用ArcGIS平台提供的ArcObject接口进行二次开发,实现AOD影像数据解析、回归模型拟合、结果统计渲染等功能。
ArcObject(简称AO)是ESRI公司ArcGIS家族中应用程序ArcMap、ArcCatalog和ArcScene的开发平台,它是基于COM(Components object Model 对象组件模型)技术所构建的一系列COM组件集,具有很强的GIS功能和制图功能,有1800多个组件、几百个具有良好文档说明的接口和数千个方法组成,作为ArcGIS可重用的通用二次开发组件集,以其强大的功能类库,对地理信息系统(GIS)的功能实现和扩展表现得十分出色[5]。
3.3 模块数据来源
1)空间数据
采用的是1:250,000江苏省行政区划图、江苏省省辖市行政区划图等。
2)湿度数据
模型构建中涉及的湿度(RH)数据是由省气象局提供,时间跨度由2008年7月1日至2009年6月30日共计一年。在模块计算过程中通过Excel适配器读取Excel固定格式的湿度数据,根据时间、省辖市名称获得相应值。
4 开发过程
根据课题的研究结果,设计参数的设置界面,在界面上选择待处理的AOD数据、研究区域、工作路径等参数,根据参数首先对AOD数据名称进行解析,得出具体AOD数据日期,同时进行格式转换,剔除异常值并获取研究区域内的AOD点图层,通过IDW插值补全全省AOD数据。另一方面读取Excel统计表中各相关监测点位的空气相对湿度数据,根据样本日期提取出当日的相对湿度值,生成相对湿度点图层,再通过IDW插值方法生成全省湿度数据。之后,根据样本日期所处的季节选择相应的AOD-API回归统计模型,进行气溶胶光学厚度AOD与相对空气湿度RH的公式拟合计算,得到全省范围内各地区的API估算值,并与实测数据进行比对,分别利用分层设色渲染,可视化展现模拟结果。
5 关键技术应用
1)删-矢数据转换技术
气溶胶光学厚度(AOD)数据是栅格格式,其中包含异常值,不利于进一步的空间分析,利用GIS平台提供的数据格式转换Conversion工具,将栅格数据转换成矢量数据,在剔除异常值后,进行插值,获得研究区域内较为完整的数据分布。
在多个图层参与计算时,栅格数据较为简便,此时将插值后的AOD数据和湿度数据都转换成栅格数据格式,利用Raster Calculator工具,对独立两个栅格图层进行空间数值计算,得到最终模型拟合结果。
2)GIS插值技术
气溶胶光学厚度(AOD)数据解译后,为了展示整个区域的空气质量状况,需要将未知数据地区的污染物浓度值利用插值方法得出。ArcGIS提供了反距离权重插值法、样条函数法、克里金法等一些特定用途的空间插值函数。经过优化模拟可知,反距离权重插值法的结果能更好地反映江苏省地区的实际污染情况。反距离权重插值以插值点与实际观测样本点之间的距离为权重。
反距离权重插值法要求对受影响的局部控制点有清楚的认识,且其结论直接受到采样点数值的影响,采样点越多,对局部的真实反映越强,利用反距离权重插值法所确定的污染范围就越准确。
3)分层设色渲染技术
平台的空间渲染模块为管理人员提供区域空气质量空间分析动态插值与渲染功能,直观地展示空气质量实时空间分布特征,实现对监测因子的空气质量空间分析动态插值渲染功能,直观地展示了区域空气质量实时空间分布特征。平台的空间渲染模块需要根据各站点的小时值、日均值等实时生成污染物浓度空间渲染图,利用GIS技术实现这一目标。
6 可视化模块展示
1)加载预处理后的MODIS气溶胶光学厚度AOD栅格数据图层。
2)参数调整设置
选择气溶胶模拟模块,根据主要参数设置窗体的提示设置运算所需的参数。主要包括,待解析的遥感AOD数据、参与运算的江苏省行政区划面状图层、根据选择AOD数据的名称模块会自动解析出AOD数据所处的日期、确定运算过程中是否考虑湿度因子、根据解析时间和是否考虑湿度因子自动显示模块运算的公式、参与模块运算的外部数据(xls格式)的位置和模块运行时产生中间和结果数据存储的文件夹路径。
3)过程演算与专题制图
开始计算后,经过后台的数据转换、IDW插值、栅格运算、图层渲染、结果输出等步骤,最终生成一个系列图层,主要包括AOD参照图层、API拟合图层等。
7 结论
基于ArcGIS平台二次开发了AOD-API拟合与可视化表达模块,实现遥感AOD数据和RH数据自动推演出API数据的计算过程,并实现运行结果表明,RS/GIS可视化技术支持下的全省空气状况及变化趋势模拟与传统表征手段相比,能够更好的体现不同地区空气环境质量的区域分异性,更为准确地显示颗粒物污染的程度和变化情况。
【参考文献】
[1]王家成,朱成杰,等.北京地区多气溶胶遥感参量与PM2.5相关性研究[J].中国环境科学,2015,35(7):1947-1956.
[2]单楠,杨晓晖,等.基于MODIS的中国陆地气溶胶光学厚度时空分布特征[J].中国水土保持科学,2010,10(5):24-30.
[3]李成才,毛节泰,等.利用MODIS研究中国东部地区气溶胶光学厚度的分布和季节变化[J].科学通报,2003,48(19):2094-2100.
[4]孙玉锋,郝天曙,章彧,陆惠勇.基于GIS的统计数据可视化技术研究与实践[J].电子技术与软件工程,2015,16:109-111.
[5]赖剑菲,江舟.基于ArcObjects的组件式GIS的开发与研究[J].国土资源信息化,2005:29-32.
[责任编辑:汤静]