基于热图技术的地震应急基础图件研究

刘敬华+毕雪梅+左天惠+申俊

摘 要：针对地震应急专题图件的不同需求，研制了地震应急专题图中要素空间分布与专题属性归一化模型，并基于Python语言在QGIS软件下研究开发了热图快速制作插件，最后利用该插件制作如学校分布、人口、经济分布等地震应急专题图。本文探索并总结了如何利用热图技术快速制作地震应急专题的方法，并将该技术积极推广到实际地震应急工作中。

关键词：热图 地震应急 专题图 QGIS

中图分类号：P315-39 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2017）08（b）-0039-03

目前地震应急专题图的展示主要通过点方式来表现地理要素空间分布或者地理要素属性，一般一张图只能表达一个要素的1～2个专题属性信息。如果将多个地理要素空间分布或者地理要素属性表达在一个专题图时就会出现互相压盖情况，比较难突出所想要表达的意思，影响到真实反映出该地区的地理要素空间分布或者地理要素属性的关系。例如：学校分布图，只能单一地以点的形式表达出学校的位置，却不能显示出该学校的师生人数。

热图技术可以很好地解决上述问题。在热图上，可以同时将学校数量和学校内的人数表达在同一张图上。利用热图表达，不仅比单纯的点要素显示要时髦，相关配色和地图相适应，炫目的效果更易吸引眼球，还更容易显示多维信息，热图技术还使地震专题图具有很强的创新表达能力，让读者很直观地读出制图人的意图，可以广泛地应用于地震救灾中，如灾情信息上报情况分析，利用该技术，可以直观地展示出灾情分布情况和受灾严重情况。本研究基于开源QGIS平台开发快速制作热图插件，以学校分布图、医院分布图、救援力量分布等地震应急专题信息为研究对象，设计将热图技术应用于制作地震应急专题图，以提高专题图的美观度和信息丰富度[1]。

1 QGIS平台与HeatMap技术

1.1 QGIS平台

QGIS是目前国内外较为流行的开源GIS组件，其用户界面友好GIS，可在Linux、Unix、Mac OSX和Windows等多个平台上运行。QGIS是基于QT，使用C++开发的一个用户界面友好、跨平台的开源版桌面地理信息系統[2]。最重要的是其重构了QGIS的API库，方便用户进行二次开发，它修改了矢量图层的透明和反锯齿，增强了矢量数据编辑，包括复制、剪切、粘贴和捕捉等功能，并且支持GRASS的算法接口。由于QGIS基于QT跨平台类库开发，因此，QGIS是目前支持操作系统最为广泛的桌面GIS，可以支持Linux、Unix、Mac OSX和Windows等，这是其他很多桌面GIS软件所难以实现的。

它的主要功能包括：（1）支持多种格式的文件，如Image、Grid、Shapefile、TIN、DBF；（2）图形浏览、标注、设置显示风格；（3）数据查询；（4）动态标绘；（5）存取数据；（6）数据格式转换等。

1.2 HeatMap技术

热图（Heat-Map）技术是目前数据可视化（Information Visualization）中最新的制图方法之一。1991年，科马克金尼（Cormac Kinney）最先用热图技术描述了一个二维显示描绘的实时金融市场信息[3]。热图技术，是一种将二维属性表中的数据以一定色彩空间（如HSL）的渐变色系进行图形显示的方法，通过调整色调（Hue）、饱和度（Saturation）、亮度（Lightness）及渐变色的叠加来表现离散数据（事件或事物）的分布及其相互关系等的热度变化。其中，HSL代表色调、饱和度和亮度，亮色一般代表事件发生频率较高或要素分布密度较大，暗色反之[4，5]。由于HSL标准几乎包括了人类视力所能感知的所有颜色，因而成为目前运用最广的颜色系统之一。

常见的热图专题图有基因热图、点击热图（显示了一个网页中哪些区域被点击的频率高低）、Heat-Map API（在豆友地图中应用过）等。热图目前被应用于交通事故发生率、犯罪发生率、电信基站分布、流行疾病发生分布、零售店分布、球员活动分布统计等专题图的制作。

2 研究区域和内容

本次研究区域为广西区及其邻近地区位于东南沿海地震带的西段，其地震活动为东南沿海地震带西段的地震活动所控制。广西区内近代历史上曾发生6级以上地震3次。该区自公元288年有地震记载以来至1969年，共记载3.0级以上历史地震400余次，其中5.0～5.9级地震16次，6.0～6.9级地震3次。3次6级以上地震分别是1875年6月8日乐业6.5级地震，1890年8月29日陆川6级地震和1936年4月1日灵山6.8级地震。该区自1970年开始有地震台网监测记录以来至2009年，陆区最大地震是1977年10月19日平果5.0级地震，海区最大地震是北部湾1994年、1995年发生的6.1、6.2级地震。此次研究将历史地震、人口、经济、学校等地震应急数据库中数据相对密集，专题制图较难表达的地理空间数据通过HotMap热图技术更好地展现出来，给地震应急决策者提供科学、直观的专题信息。

3 基于QGIS的HeatMap插件开发

本研究采用Python语言进行QGIS插件开发，利用QGIS开发插件大多采用C++。与C++相比，利用Python语言开发更快捷、方便，也更易于理解和发布。

3.1 利用Python研制热图制作的插件

利用Python语言制作热图插件的原理简单概括为4个步骤。

（1）为离散点设定一个半径，创建一个缓冲区。

（2）参照特定的属性归一化模型计算的值，对每个离散点的缓冲区，使用渐进的灰度带（完整的灰度带是0～255）从内而外，由浅至深地填充。

（3）由于灰度值可以叠加（值越大颜色越亮，在灰度带中则显得越白，在实际中，可以选择ARGB模型中任一通道作为叠加灰度值），从而对于有缓冲区交叉的区域，可以叠加灰度值，因而缓冲区交叉的越多，灰度值越大，这块区域也就越“热”。但对于有些特殊事物和现象，低值缓冲区无论怎样叠加，其代表的仍是低值，不该变热，灰度值不能无限制地简单叠加增大。如多个人口密度低的乡镇地区和周边人口稠密城市的缓冲区叠加，叠加后的灰度值不该变热接近或者超过人口稠密的城市的灰度则通过将地理要素属性设置为-9999等人工干预的方法进行处理。endprint

（4）以叠加后的灰度值为索引，从一条有256种颜色的色带中（例如彩虹色）映射颜色，并对图像重新着色，从而实现热图（见图1）。

3.2 地震专题属性归一化处理模型

为了提高热点技术对地震应急专题要素的空间分布和属性分布的直观性、形象性和准确性的表现力度，需对专题要素的空间关系进行概念化处理，并使其选择的参数合理地反映出要素之间的固有关系。对要素在空间中彼此交互方式构建的模型越逼真，其结果就越准确。通过对地震专题要素属性归一化处理，把以前枯燥的數据变得更为直观、生动，呈现一些原本不易理解或表达的数据，比如：密度、频率、温度等，使我们更便于分析、比较各种地震专题要素的变化及其相互关系。

Getis-Ord局部统计可表示为：

其中xj是要素j的属性值，wij是要输i 和j 之间的空间权重，n为要素总数，且

G *i统计是z得分，因此无需做进一步的计算。数据集中的每个要素返回的 G *i统计就是z得分。对于具有显著统计学意义的正的z 得分，z 得分越高，高值（热点）的聚类就越紧密[6]。

首先利用MapSIS下载的历史震例进行处理，生成Excel数据并导入ArcGIS生成SHP格式数据，然后利用归一化模型进行处理，对震级进行归一化处理，主要是通过研究中一些学者往往仅对地震频次、震级（能量）进行分别研究。将震级和频次合理地进行综合时，利用吴佳翼（1983）等提出的将A（b）值作为描述各地区地震活动性的定量参数，该参数考虑了一个地区的地震活动性、震级和频次各方面的因素，定量地反映了地震活动的“活跃性”或“平静性”[7]。

根据吴佳翼（1983）的定义：

这里，b为该区域的b值，Mi为地震震级。由上式知，A（b）值的本质是一个地震集合的折合震级，它的主要成分是该集合中的较大地震震级。同时它与该集合的b值有关，b值越小，A（b）值越大， 反之亦然。

4 研究结果与讨论

利用该技术对广西2013年2月20日百色市平果县、田东县交界4.5级地震发震前后全区所有3级以上历史地震进行地震能量分布制图。

图2中，颜色越深代表地震能量释放的越多，颜色越浅，直至空白表明该地区地震能量释放越少，本研究目标就是通过热图技术与某一地区历史地震时间结合，向不同用户直观地展示出该地区的地震能量释放情况，同时也能反映出该地区地震的活动性及其与地震活动断裂带之间的关系。

最后将归一化处理好的数据导入QGIS平台，利用开发的热图制图插件对话框进行设置，生成历史地震热图数据。

本文通过研究，认为热图技术不仅能提高地震专题图表达形式的创新能力，让读者很直观地读出制图人的意图，还能更为准确地表达地震应急要素之间内在关系，深入挖掘应急数据的使用，在今后的地震救灾中能广泛的被采用，如利用该技术对灾情信息上报情况进行分析，可以直观地展示出灾情分布情况和受灾严重情况，对人口、经济和学校等数据进行制图表达，能更为简单直观地为领导救灾部署辅助决策提供第一手资料，但该技术在应用各类地震应急要素专题图制图过程中，归一化模型的选择及其热点数学模型参数设置仍需大量实战中不断总结，使得该技术表达准确性不断提高。

参考文献

[1] 张俊涛，王蜜蜂，李晓明，等.基于HTML5的Heat Map Web专题地图研究[J].测绘与空间地震信息，2012，35（5）：214-215.

[2] Mitchell，Andy.ESRI GIS分析手册（第2卷）[M].ESRI出版社，2005.

[3] Getis，A，J.K. Ord.通过应用距离统计数据分析空间关联[J].地理分析，1992（3）：24.

[4] United States Patent and Trademark Office， registration #75263259[Z].1993-09-01.

[5] Wikipedia：HeatMap[EB/OL].（2013-11-25）.http：//wwwen.wikipedia.org/wiki/Heat_map.

[6] Ord， J.K.，A.Getis.局部空间自相关统计：分布问题和应用[J].地理分析，1995（4）：27.

[7] 吴佳翼，曹学锋.地震活动性定量化问题[J].地震，1983（6）：13-17.endprint