基于WebGIS的气象数据实时可视化研究

孔凡强,刘 坤,张 剑,王旻雯,戴煜炜

(1.浙江省测绘科学技术研究院,浙江 杭州310000;2.衢州市测绘院,浙江 衢州 324000)

0 引 言

近些年计算机、互联网、信息可视化等技术的飞速发展促进了气象数据的网络化应用,对气象数据的服务发布与网络共享、气象预报预警协同等领域起到了支撑作用,对于气象行业的现代化建设打下了重要的基础。基于此,一大批气象领域的平台与系统涌现出来,许多学者也投身于此。于野等将GIS与VR引入防汛工作,基于GIS建立了降雨时空统计模型,解决了防汛系统建立的一个关键问题[1];向一鸣在对现有各种算法的基础上提出了基于Cressman算法的改进算法MCressman,实现对降水数据插值算法的研究[2];陈益在分析Flex与气象GIS现状的基础上实现了一个易用、可扩展和基于网络的气象GIS富客户端平台[3];刘昌杰以GIS平台做支撑分析气象灾害风险评估现状,基于灾害风险理论建立了一套普适的气象灾害风险评估模型,对气象灾害的预估有十分重要的意义[4]。冯慧菁围绕多源异构的气象数据,研究其转为GIS数据的方法,并优化了海量气象数据的查询方法,实现了一个气象GIS平台,收到了良好的应用效果[5];闵凡花等利用GIS与MSPGS组件实现气象数据转换,使其能同时在GIS软件与Micaps软件中使用,增强了气象服务产品的时效性[6];高嵩等介绍了Micaps4平台系统的建设现状、解决的问题和技术优势,对于国家、省级气象网络应用系统的建设有重要意义[7];李爽以克里金插值及GP服务的方式发布降雨数据,呈现了降雨量连续空间分布,实现了降雨预警与灾害分级[8];WANG Y Q开发了一套针对气象数据的可视化分析工具MeteoInfo,具备基本的GIS功能,为GIS与气象数据的结合提供了适用的工具[9]。上述学者从气象预报平台的设计实现方式到数据组织结构都有研究,有的对气象数据到GIS数据的转换也做了探讨,但多数依赖气象软件或者要先转矢量点再转栅格数据的方法实现,转换方式较为复杂、效率偏低。

本文在前人研究的基础上,提出了一套能够将气象数据快速、高效转换为通用GIS数据,并以标准服务的形式在web端流畅加载和展示的技术方案,该技术方案充分运用GIS数据在制图综合和可视化表达方面的优势,并以浙江省实际动态降雨数据为基础进行了技术验证。实验表明,该技术能够为气象数据的动态可视化和城市内涝等应急预警提供重要技术支撑,具有十分重要的现实意义。

1 相关概念介绍

1.1 MICAPS系统

气象信息综合分析处理系统(MICAPS),是气象领域多年应用与发展形成的一套业务系统,它的数据结构是建立在文件系统基础上的,有多种数据格式,如第一类是地面全要素填图数据;第二类是高空全要素填图数据;第三类是通用填图和离散点等值线数据;第四类(Micaps4)是格点数据,浙江省气象局1 km格网的降雨数据就是采用的这种格式。MICAPS系统的数据文件已经成了气象领域应用最广泛的数据交换格式,但是这些格式目前均不能被GIS软件直接共享和访问,需要通过各种软件工具进行处理和转换。

1.2 NetCDF数据

NetCDF数据是由美国大学大气研究协会Unidata项目科学家针对科学数据开发的一种网络通用数据格式,它提供对数组型的数据进行描述与编码,官方应用于大气科学、水文、海洋学、环境模拟、地球物理等诸多领域,浙江省气象局5 km格网的降雨数据就采用了这种格式。

2 算法实现

2.1 降雨气象数据转通用GIS数据

2.1.1 Micaps4格点数据与ASCII栅格数据

(1)Micaps4类数据主要用于气象要素场的表达,它的数据结构如图1(a)所示;数据分文件头与数据内容两部分:前3行为文件头,其中第一行的diamond 4表示MICAPS的第4类数据,后面的“2020年12月22日08:30时未来000～060 min降水预报”是对数据的说明;第二行的“2020 12 22 08 060 ”分别表示数据的年、月、日、时、时效(060表示60 min);后面的“0.01 0.01 114.67 125.32 25.43 32.42”分别表示经、纬度格网距离、起始经度、终止经度、起始纬度、终止纬度,图中表示数据是经度范围为117.67～125.32,纬度范围为25.43～32.25,以0.01度为间隔(也就是1 km)的格网数据;第三行的“1066 700”分别表示数据的列数、行数。

图1 Micaps4与ASCII文件数据格式

从第四行开始为数据部分,从上到下为纬度从高到低,从左到右为经度从低到高,第四行的第一个0.0表示经度为114.67,纬度为32.42的点位未来1 h的降雨预报数值。每加一行经度加0.01,每加一列纬度减0.01,以此类推。

(2)ASCII栅格文本数据数据结构如图1(b)所示。前6行为头文件,从第7行开始为正式数据内容部分。其中1至6行的“NCOLS 1066 NROWS 700、XLLCORNER 114.665 YLLCORNER 25.425 CELLSIZE 0.01 NODATA_VALUE-32768”分别表示数据的总列数、总行数、起始经度、起始纬度、栅格分辨率(格网距离)、NoData像元对应的数值。数据部分从左到右、从上到下依次为经度增加、纬度增加,可见ASCII的纬度与Micaps4的纬度是相反的。图1(b)中第7行第一个0.0表示经度为114.67,纬度为25.425的格网点的数值,每加一行经度加0.01,每加一列纬度加0.01。

2.1.2 Micaps4格式转ASCII格式

通过2.1.1对两种数据结构的介绍,数据的转换方式也比较明显,头文件相应位置进行替换即可,数据部分将Micaps4数据的列颠倒后转换为ASCII的数据部分。这里需要注意的是Micaps4的数据范围代表的是格网中心点的范围,而ASCII分两种情况,图1(b)中的XLLCORNER、YLLCORNER表示的是左下角栅格像元左下角坐标,如果是XLLCENTER、YLLCENTER则表示的是左下角栅格像元中心点的坐标。如果将Micaps4转为XLLCORNER、YLLCORNER类型的ASCII数据,则需要将左下角的经纬度分别减小半个格网距离的值,否则转换后数据会出现偏移,图1(b)即由图1(a)转换后得到。

2.1.3 气象数据转为通用GIS格式

本文以ArcGIS为实验平台,借助Toolbox提供的ASCII转栅格数据和NetCDF转栅格工具实现降雨数据到栅格格式GIS数据的转换,其中Micaps4最终的转换流程为Micaps4→ASCII→栅格数据,NetCDF直接可以转换为栅格数据。

2.2 降雨数据服务发布和更新

本文基于OGC标准对转换获取的降雨数据进行服务发布和共享,OGC服务标准提供了开放式和基于标准的Web服务接口,支持多用户并提供对各种GIS功能的访问,可以满足不同客户的需求。不同的客户端可以基于ArcGIS api for js、leaflet、mapbox等多源的web渲染引擎实现降雨数据的动态、高效展示。相较于气象行业中提供图片的方式,OGC服务可以将气象数据与其他地理空间数据进行叠加展示、分析,这是气象或其他行业所没有的优势。

这里以1 h降雨预报来说明降雨服务的更新方法。首先每隔1 h从浙江省气象局抓取Micaps4格式数据,并同步到本地服务器。然后采用3.1章节的方法将其转为ASCII,然后通过Arcpy调用toolbox工具将ASCII转为栅格数据,最后更新栅格数据到1 h降雨预报数据的数据源,通过rest api更新服务状态,即可实现服务实时更新,整个过程无须人工干预,高效快速。

3 系统架构及效果图

3.1 系统架构图

系统从气象局获取数据到降雨服务提供及可视化的框架如图2所示。

图2 系统框架图

气象数据存放在浙江省气象局的数据库服务器上,每天定时更新。展示系统每天会在数据更新后拉取更新数据,并根据2.1的方法将数据转换为通用GIS格网数据,然后用该格网数据替换ArcGIS Server中的数据源并更新OGC服务,这样外部访问气象数据时就会展示最新的气象数据,实现气象数据网络实时可视化。

3.2 降雨预报数据展示效果

本次实验从浙江省气象局获取的数据有两种:1 km格网的降雨预报数据,格式为Micaps4,预报时效包括1 h、3 h、6 h;5 km格网的降雨预报数据,格式为NetCDF,预报时效1 h、24 h。数据的可视化效果如图3所示:图3(a)、(b)、(c)分别对应2020年7月30日8点1 km格网1 h时效、3 h时效、6 h时效的降雨数据;(d)、(e)分别对应2020年7月31日8点,5 km格网1 h时效、24 h 时效的降雨数据。

图3 可视化效果

可以发现基于GIS手段展示的降雨数据非常直观,能够反映出降雨分布情况及各时间段的降雨量,完全能够满足气象领域预报预警功能的需求。通过OGC标准服务的提供也方便其他行业部门的调用,易于将降雨数据集成进各自的行业应用中。

4 结 语

本文对气象行业Micaps系统第四类数据及描述格网的ASCII文件的数据结构进行了详细的比对并给出了互相转换的详细方法,并简单介绍了ASCII与NetCDF转为通用GIS数据的工具,为气象数据转通用GIS数据提供了一条高效的新思路,另外对GIS中降雨数据的实时更新方法也给出了操作流程,将降雨信息以标准OGC服务提供出来,方便其他行业部门进行共享调用,对气象数据的实时高效展示提出了一套有效可行的方案,并最终以浙江省气象局的降雨数据为例进行了可视化效果验证,实验表明本文提出的方法既丰富了GIS数据的种类,也为气象数据的展示共享提供了一个标准,对于气象数据的可视化和共享利用都有十分重要的意义。但是由于信息化的不断发展,气象数据采集和获取的格式种类繁多,本文涉及的内容有限,笔者会在后续工作中研究更多的气象数据转GIS数据方式。