基于ArcGIS Server的水动力流速场网络可视化

2016-12-26 08:21赖瑞勋
地理空间信息 2016年3期
关键词:东平湖箭头数学模型

王 敏, 赖瑞勋,王 明

(1.黄河水利委员会 黄河水利科学研究院,河南 郑州 450003)

基于ArcGIS Server的水动力流速场网络可视化

王 敏1, 赖瑞勋1,王 明1

(1.黄河水利委员会 黄河水利科学研究院,河南 郑州 450003)

传统的流速场网络可视化通常将流速场数据转化为GIS支持的图层,其缺点是前处理工作量很大,且可视化效果并不理想。在ArcGIS Server平台上,扩展了ArcObjects组件,定义了流速场Web服务组件,实现了流速场数据的网络可视化,并应用于山东东平湖蓄滞洪区风险图展示系统。结果表明,该方法能将流速场信息直接发布到网络浏览器中,既提高了流速场的可视化效率又增强了可视化效果。

洪水风险图;WebGIS;网络可视化

洪水风险图是直观展示洪水特征及其影响范围、影响对象和影响程度的图形,是规避洪水风险,减低洪灾损失的一项重要而有效的非工程措施[1]。

洪水风险图的可视化是风险信息传播的重要途径,涉及到风险数据来源和数据可视化两个方面的问题。一方面,水动力数学模型是洪水风险数据的主要来源,其以动力理论为基础,根据不同边界条件计算得到不同量级洪水的淹没范围、流速、水深、淹没历时等信息;另一方面,随着GIS技术的发展,洪水风险图可以方便地叠加地理信息以及社会经济信息,尤其是以WebGIS为代表的网络地图,在洪水风险图信息化中发挥了越来越重要的作用[2-4]。然而,水动力数学模型通常根据所采用的数值格式对计算区域进行离散,其计算结果具有自身特有的数据结构和存储方式,而WebGIS以GIS技术为理论基础,不能直接兼容水动力数学模型的计算结果,将水动力数学模型计算结果转换为GIS支持的数据格式需要完成大量的前处理工作。转换方法主要有两类:利用自定义算法将水深、流速、淹没范围等数据转换为GIS支持的通用的数据格式,如shapefile、MapInfo等;直接将水深、流速和淹没范围等信息转换为静态图片,再加载到WebGIS系统中。但两种转换方法在工作效率和图形渲染效果方面都存在不足。首先,从工作效率来看,洪水风险图的计算方案通常按风险等级分为10 a、20 a、50 a、100 a或典型场次洪水进行编制[5],每场次洪水还需要显示洪水淹没范围、水深、流速和洪水到达时间等信息。其次,从图形渲染效果来看,洪水淹没范围、水深、流速和达到时间等信息必须转换为点、线、面等GIS支持的图层。因此,不论是矢量的流速数据,还是标量的淹没范围、水深等数据,在转换为图像的过程中都会有流场属性信息的损失。

本文聚焦在水动力数学模型流速场的网络可视化方面,在ArcGIS Server 9.2 for .NET环境中,扩展了部分ArcObjects组件,实现了流速场的网络可视化,并应用于山东省东平湖蓄滞洪区洪水风险图展示系统。

1 流速场网络可视化原理

1.1 系统结构设计

基于ArcGIS Server的流速场网络可视化平台包括数据层、服务层和客户端层3个方面(如图1)。

数据层包括模型计算结果、基础地理信息等,按不同的存储方式进行保存,以SQL Server2005数据库管理。其中模型计算结果数据按时间序列数据进行保存,一个网格计算节点保存多个时刻的流速场数据;基础地理信息数据保存在空间数据库中。

图1 流速场数据的网络可视化设计

服务器层包括ArcGIS地图服务器和Web服务器。ArcGIS地图服务负责GIS应用处理过程,提供地图的叠加显示,将DEM数据与模型计算结果数据进行耦合,是整个WebGIS的核心服务。DEM数据和流速场数据分布在不同的SMC(服务对象容器)中,通过ArcGIS Server统一的SOM(服务对象管理器)进行管理调用。Web服务器耦合各类服务组件,报告地图服务、文件管理服务、数据渲染服务等,接受用户请求,并把应用处理结果返回给用户。

客户端浏览器可以直接链接到服务器,向服务器发送数据请求并显示所请求的数据。支持各类数据和信息的显示并可与服务器进行通信。所有的管理功能都可在客户端完成,不同级别的用户通过使用不同功能组件的客户端程中地图服务组件,流速场可视化组件等,在任意一台链接网络的计算机上完成模型数据的后处理,实现数学模型计算流速场的分布式应用。

1.2 流速场数据

洪水水位、流速等数据采用黄河水利科学研究院开发的二维水动力数学模型进行计算。该模型基于浅水流动假设下水流运动的质量守恒和动量守恒原理[6],其中质量守恒方程为:

式中,h为平均水深;t为时间;u和v分别为x和y方向的流速。动量守恒方程为:

式中,g为重力加速度;Sox、Soy分别为x、y方向河床比降;Sfx、Sfy分别为x、y方向摩阻坡度。

模型采用有限体积方法[7]进行求解,基本思想是将计算区域划分为若干规则或不规则形状的单元或控制体,在计算出通过每一控制体边界法向输入(出)的质量和动量通量后,对每一控制体分别进行水量和动量平衡计算,可得到计算时段末各控制体平均水深和流速。

1.3 ArcGIS Server组件的扩展

ArcGIS Server能支持的数据格式主要有以shapefile为代表的矢量数据和以DEM为代表的栅格数据。在网络端发布时,ArcGIS Server可将这些数据发布为WMS、Mobile、KML等服务形式。然而,流速场数据作为水动力数学模型中的一种特殊数据格式,同时包含了水平方向和垂直方向的流速,且流速值随时间不断发生变化。在现有功能中,ArcGIS Server不支持该流速场数据,需要扩展ArcGIS Server的相关功能。

对ArcGIS Server组件进行扩展,需要重新实现如下组件:GISDataSource、MapFunctionality、MapInformation、MapRouces、MapTocFunctionality和QueryFunctionality。其中,GISDataSource组件定义了数据源,一个数据源可以有若干个功能。MapFunctionality是实现地图功能的组件。MapInformation组件定义了地图的空间参考、全局范围、默认范围、缓存等信息。MapRouces组件定义和实现了对数据源的解析。流速场数据的节点坐标以及流速等信息保存为XML文件,利用MapRouces组件解析XML文件,提取节点坐标、水平方向和垂直方向流速值,并最终绘制在网络客户端。MapTocFunctionality组件实现了自定义数据的图层管理。QueryFunctionality组件实现了自定义数据的查询定位等功能。

图2是保存流速场结果的XML文件,该文件记录了流速场数据的渲染和坐标信息。渲染信息记录了流速矢量线的颜色(Color,如RGB值等)、线型(Type,如虚线实线等)、线宽(Width);坐标信息记录了每个计算节点的x、y空间坐标以及其水平方向的流速(H)和垂直方向的流速(V)。

1.4 网络端的数据复现

图2 保存流速场数据的XML文件格式

图3 表示流速的矢量箭头

在网络客户端,利用MapRouces组件解析XML文件,同时将数据绘制在浏览器中。流速用矢量箭头来表示(图3),箭头的大小和方向由水平、垂直方向的流速值决定,分别对应式(1)~(3)中的u和v。箭头的头部约占整个箭身的1/4,箭头和箭身的夹角为15°。为了减少计算量,只在箭头一侧绘制箭头头部。

2 测试结果分析

将本文设计的流速场网络可视化绘制方法应用于山东省东平湖蓄滞洪区的洪水风险图展示系统。东平湖是山东省第二大淡水湖泊,湖区位于黄河下游鲁中山区与鲁西南平原交界地带,黄河宽窄河道过渡段右岸,属黄河与汶河冲积平原相交的洼地。承担着分滞黄河洪水和接纳汶河来水的任务,是黄河下游的重要蓄滞洪工程。东平湖分为新、老两个湖区,当黄河发生大洪水时,需经东平湖分洪,控制黄河艾山站下泄流量不超过10 000 m3/s。

图4 东平湖蓄滞洪区流速场的网络可视化

图4显示了东平湖千年一遇洪水最大淹没范围时的流速场分布情况,底图为东平湖DEM,为更好显示流场,用户可对流速场矢量箭头的颜色和箭宽作相应调整。可以看出,流速场可以叠加到DEM地形上,且流速场的方向和大小都能清楚地显示出来。

3 结 语

本文在ArcGIS Server的基础上构建了水动力数学模型的流速场网络可视化方法,并将该方法应用于山东省东平湖蓄滞洪区洪水风险图。结果表明,该方法不需将水动力数学模型计算结果转换为GIS支持的图层,从而减少了可视化前处理的工作量。同时,利用XML传输流速场信息,提高了数据传输的效率并可自定义流速场矢量箭头的大小。

当然,本文介绍了流速场网络可视化方法还只能对一个时刻的流速场进行可视化,下一步的工作将扩展到流速场时态数据,实现流速场的网络可视化动画效果。

[1] 向立云,徐宪彪.洪水风险图编制规划方法探讨[J].中国防汛抗旱,2010(3): 56-59

[2] 左进府,洪金益,黄丙湖.基于ArcGIS Server的实时水情发布系统开发[J].地理空间信息,2011,9(1): 121-123

[3] 张宏伟,魏锋,佘远见.基于Flex和ArcGIS Server的城市防汛指挥系统的设计与实现[J].地理空间信息,2011,9(6): 34-39 [4] 余丽华,佘亮亮,刘铁锤.基于WebGIS的宁波鄞东南地区动态洪水风险图编制研究[J].人民珠江,2014(4):102-104

[5] SL486-2010.洪水风险图编制导则[S].

[6] Ferziger J H. Computational Methods for Fluid Dynamics[M]. Berlin: Springer,2002

[7] Versteeg H K. An Introduction to Computational Fluid Dynamics: the Finite Volume Method[M].Harlow: Pearson Education Ltd,2007

P208

B

1672-4623(2016)03-0042-03

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.03.014

王敏,高级工程师,主要从事水沙动力数学模型并行计算、科学计算可视化等研究。

2015-03-10。

项目来源:中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金资助项目(HKY-JBYW-2012-5、HKY-JBYW-2013-15)。

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