GIS海洋环境监测信息可视化

(交通运输部北海航海保障中心天津海事测绘中心 天津 300202)

作为人类重要的生存环境，海洋在当今世界具有很多现实与战略意义。随着对海洋研究与开发的深入，海洋的观测新数据增长异常迅速。海洋地理信息系统的研究，是在高效有序地管理和研究海洋的需求背景下发展起来的。海洋地理信息系统服务于海洋研究、管理和开发，可以用于存储、管理和分析海洋数据，实现对海洋进行高效有序地管理和研究。

海洋信息可视化，不仅仅是针对海洋数据的视觉表现，也是一种重要的分析手段，可以通过它完成可视化分析，获取蕴含在海洋环境中的物理、生物和化学特性、规律以及不同尺度的关系。海洋GIS的业务化对海洋信息可视化提出了新的需求[1]。与海洋数据模型相似，海洋GIS可视化工作也从二维走向高维，从静态走向动态，从单一尺度向兼容多尺度过渡。计算机图形学及硬件技术的发展，也使海洋信息可视化进入更加直观更加现实化的阶段。GIS在海洋环境监测中起着重要的作用，利用GIS技术能够对海量的海洋环境监测数据进行高效、准确的管理和应用，海洋环境监测数据的可视化是其中的重要一环。

一、GIS可视化理论基础

海洋科学研究效率的提高有赖于准确的海洋数据可视化技术。GIS 技术具有的空间位置具有查询、选择、空间分析等功能，可以在海洋数据可视化中发挥巨大作用。然而GIS技术目前主要应用于陆地上的各个领域，在海洋领域中应用较少且起步较晚。其中的原因是多方面的，主要与海洋环境的海量数据、海洋数据获取比较困难和昂贵，以及GIS软件缺乏处理海洋科学三维时空数据的能力有关[2-3]。

海洋的地理环境特殊，海洋各层现象及内波特征复杂，而借助GIS 数据可视化技术可以实现对海洋观测数据更加全面、直观地表达。然而，尽管GIS在海洋数据可视化中的应用越来越被人们所关注，但目前更多的应用是直接将基于陆上相关领域开放设计的GIS直接应用到海洋科学中去。陆地GIS系统一般处理2D平面或曲面上的问题，忽略垂直维的表现；而在海洋研究中，水体的温度、盐度等物理特征及其变化是呈3D分布的，一般观测采样为垂直方向。所以，在海洋科学研究应用中，当试图准确表现海洋数据的空间分布时，传统2D的GIS往往无法有效表达具有纵深信息的海洋数据，因为2D的GIS并不能有效表达垂直方向空间信息。例如，在传统GIS中，水平位置一样而垂直方向空间位置不一致的系列采样点将表现为一个点，垂向线同样表现为一个点，而垂直剖面则表现为一条线，体数据只能通过面要素来表达。显然，传统GIS完全不能准确反映海洋信息的空间特征，无法真实地可视化多维的海洋数据，导致GIS强大的空间分析功能无法在海洋科学研究中得到充分应用。如何能够直观、全面、准确地反映海洋数据空间位置的GIS系统，让海洋研究人员可以从不同角度、不同方位、不同距离查看和操作多维海洋数据是研究重点。

二、GIS可视化步骤

(一)源数据的清洗

源数据中可能存在大量的噪声数据、孤立数据，即所谓的“脏数据”。由于脏数据的存在可能导致垃圾数据的入库，而此类垃圾数据会导致分析评价结果质量不高，从而影响实际的研究与决策。因此，对源数据进行清洗，剔除不符合要求或规范的“脏数据”是进行可视化之前的必要步骤。

(二)数据的入库

入库操作时对源数据完成清洗后的一步操作。在数据入库时，还需要对不同的监测数据采用不同的方法进行质量控制，减小数据的误差，提高数据的准确性和可靠性。可以采用阀值法、相关系数法、方差分析等方法，保证入库的数据不错、不重复、不遗漏。

(三)数据的选择

用户根据某种条件，有规则的选择符合自身需要的数据，对庞大的数据进行提取，选择出能反映实际情况的数据集，并且该数据集可以起到最大限度的表达原始数据作用。

(四)GIS可视化绘图

可视化绘图需要选择要绘制的数据，根据 GIS可视化的算法进行渲染和绘图。当想要绘制的数据集的数据量较小，不能绘制出某一大片海域该物理量的等值线图时，还需要对选择的数据进行插值，通过插值获得 GIS 地图可视化需要的数据集，然后利用 GIS 渲染出不同颜色的等值线。

三、海洋环境监测数据的特点

海洋环境监测数据具有很强的异构性，它的异构性主要表现在以下几个方面：

(一)具有较强的时空性

海洋是一个动态的信息载体，因而为了更准确的掌握海洋环境的信息，就要保证监测数据的时空性。一个没有时间和空间位置的数据是没有任何意义的。

(二)具有离散性

海洋环境监测数据的离散型包括空间离散性和时间离散性。空间离散性是指观测是在某些特定空间位置上进行，时间离散性是指观测在特定的时间进行。

(三)具有连续性

在无人值守和恶劣的海上环境中，浮标和台站观测可以获取连续的、长时间序列真实的现场观测数据。这些数据都是实时的海洋环境数据，具有一定的连续性和真实性。

海洋监测数据产生会产生异构性，这对实现海洋监测数据的可视化造成了不良影响。而产生这种异构性的原因在于以下几个方面。

首先，获得海洋环境数据的数据源的多样性。不同的监测方式和监测标准，不同观测站点在不同时期所处的环境要素存在差异，多种原因造成了数据源的多样性。

其次，海洋环境监测数据的时空分辨率多样性。在海洋上，由于观测手段的限制，只能在某些站点进行监测，这使得数据的时空分辨率不同。这种时空分辨率的差异的数据也造成数据的异构性的重要原因。

第三，海洋环境监测数据产品的多重级别。对于不同的用户来说，所需要的数据级别也不同。如原始数据，经过过滤和校正的数据，不同级别的用户得到的数据也不尽相同。

第四，数据存储格多格式性。数据存储多格式性也是海洋监测数据异构性最为直接的表现。其存储格式如下几种：

dat文件、txt文件、excel文件、word文件、图片文件、shp文件等等。不同格式的存储数据也是造成数据异构性的主要原因。

四、GIS在海洋环境监测数据可视化中的研究

(一)地理数据可视化

地理数据的可视化是可视化基本的功能，此类数据包括的省界、地级市(全国)、区县级行政区划(全国)、县级居民点(全国)、省界、地级区划、县级居民点、海洋站、浮标位置等信息，将这些数据融合到一张地图上。主要是shp元数据可视化和空间信息查询可视化[4]。

shp元数据可视化的功能主要实现图层增减、图层是否可见及图层显示的先后顺序。海洋环境数据中的海量遥感监测数据、海洋基础地理数据、溢油监测数据等，这些数据经过解析形成.shp的文件，通过shp元数据可视化功能实现图层的添加和删除图层，来展示数据信息。

(二)统计分析数据可视化

合理的统计方法是通过统计方法得到准确结果必要条件，然而选择统计方法的过程是一个很艰难的过程。对于同一份统计资料而言，选择不同的统计分析方法，得到的结论也大有不同[5]。所以选择统计方法时需要做到以下几点。

第一、依照研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数；

第二、根据数据特征和样本量大小；

第三、分析统计资料的类型，然后采用合适的统计方法，并结合合理的统计条件对该统计资料进行正确的计算和分析。

(三)空间等值线、等值面分析可视化

面可视化所面向的对象是面状属性，在空间数据可视化中占有重要地位。水平面、曲面均可进行面可是话，最为常用的是等值面。等值面主要利用不同颜色的面表示不同的属性值，把空间数据按照空间位置的不同生成图像，可以直观的表现属性值在不同的物理空间或时间上的变化过程，类似的也可以使用等值线的方式表现这种变化。

五、基于GIS的海洋环境监测数据可视化平台

基于GIS的海洋环境监测数据可视化平台的主要功能是对海洋环境监测数据进行一体化管理，并且利用技术实现对海洋监测数据的自动化分析，并且利用图表等可视化的方式展示数据，为相关人员全面的、正确的、快速的、方便的、直观地掌握海洋环境的状况和基本规律及海洋环境的预报提供较为有力的依据[6-7]。利用对海洋数据的分析可以很大程度的提高海洋环境监测成果的综合应用水平，提髙海洋环境监测数据使用效率，为开发海洋、利用海洋提供科学的技术支持和保障。

数据操作、数据可视化、系统管理、系统设置是基于GIS的海洋环境监测数据可视化平台包括的四个大功能模块，其中数据操作于数据可视化两个模块最为重要。

数据的操作主要是数据的导入导出、数据的査询、档案数据管理、短期预报单、海洋站信息管理、综合信息管理等功能。

数据可视化模块可以生成各种海洋要素的分析和统计图。这些可视化图由海洋原始观测数据和档案数据经过统计分析，按照一定标准生成。除此之外，地图的基本处理和查看功能也是数据可是化模块的内容。

系统管理模块包括用户信息管理模块、权限管理模块、数据库备份与恢复模块。系统设置模块主要包括数据库的配置、参数配置、通用字符配 置等功能。

通过基于GIS的海洋环境监测数据可视化平台能够实现对海量海洋环境监测数据进行数据的管理、显示，并能够对数据集进行选择，并能生成各种要素的分析统计图用作分析。

六、结论

本文通过介绍GIS可视化理论基础、理论步骤，并分析海洋环境监测数据的特点，进而介绍GIS在海洋环境监测数据可视化中的研究现状，并着重介绍了基于GIS的海洋环境监测数据可视化平台的若干功能。

目前，利用GIS 对海洋环境监测数据进行可视化的研究还在不断地进行，主要需要解决的有以下几个问题：

第一，分析海洋监测数据的异构性的原因，给出处理异构数据的准确合理的方法和步骤。

第二，对于不同格式的海洋环境监测数据，使用不同的分析模型进行可视化的分析，从而达到清晰地揭示海洋环境监测成果的目的。

第三，针对海洋环境监测数据的特点，采用不同的方法进行分析，实现海洋环境监测数据可视化表达。

未来对于海洋环境监测GIS可视化的研究有以下几个发展重点：

第一，要更加注重对于多维数据的可视化方法。

第二，对于风、浪等矢量数据场形式的可视化。

第三，动态数据的可视化。