徐州市农田土壤墒情精细化评估业务系统

薛 丹，张仁祖，胡慎慎，李静怡，贾 红，张利华，陈 耿，曹梦瑶

（徐州市气象局，江苏 徐州 221000）

徐州市地处黄淮平原南部，承南接北，海陆距离适中，属暖温带湿润半湿润季风性气候，光温水资源比较丰富，四季分明，光照充足，全年雨量适中但雨热同期，水资源有效利用率不高。干旱和涝渍灾害时有发生，是影响徐州市农业生产的主要气象灾害［1］。徐州市十年九旱，四季皆可成旱，农田干旱会影响农作物的正常生长发育，导致农作物产量和品质的降低，增加农业生产成本，同时徐州市夏季降水集中，涝渍也是常见的农业气象灾害，对农业生产影响比较大。徐州市是传统的农业大市，农田土壤墒情直接影响农作物的生长发育、产量和品质的形成，需要准确、及时、全面地了解全市的农田土壤墒情。

目前，徐州市土壤墒情监测主要依靠人工定点观测和自动土壤水分监测站观测。人工观测的数据较为准确，但是观测点少、观测时间间隔较长，不能满足精细化服务的需求。徐州市现有12个自动土壤水分监测站，分布在各个县区，站点较为稀疏，空间分辨率较低，无法用于精细化的土壤墒情评估［2-4］。

陆面数据同化技术为利用站点观测数据和遥感信息提供了有效途径，中国气象局陆面数据同化系统CLDAS（CMA Land Data Assimilation System），通过融合与同化技术，对地面观测数据、卫星遥感资料和数值预报产品等多源数据进行融合同化，综合利用了CLM3.5、CoLM、Noah-MP 3个陆面模式，结合CLDAS大气驱动场产品、土壤质地和植被类型数据进行集合分析，制作逐小时、空间分辨率0.062 5°×0.062 5°的格点土壤湿度数据，该数据集研制技术与国际同类产品（GLDAS、NLDAS产品）相当，且时空分辨率更高，可满足农田土壤墒情大范围区域化评估和小范围精细化评估的需求［5-8］。

本研究通过Python编程语言实现CLDAS土壤湿度分析产品的可视化，同时实现不同时间同类产品对比分析和可视化功能，并将其封装成一套易于操作的业务系统，使其能够实现日常的业务化运行，为农业气象精准化决策服务提供技术支撑。Python是一个高层次的结合解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言［9］，提供了非常完善的基础代码库以及大量的第三方库，既有强大的数据处理和绘图库，如Numpy、Pandas、Matplotlib等，又有用于图像界面开发的专门库，如PyQT、WxPython、TkInter等，Python语言能够完美地适用于徐州市农田墒情可视化业务系统的开发和后期维护。

1 数据来源

1.1 CLDAS土壤湿度分析产品

CLDAS土壤湿度分析产品提供了覆盖亚洲区域（0—65°N，60—160°E），0.062 5°×0.062 5°与1 h分辨率的等经纬度网格融合分析产品，包括土壤湿度产品（垂直分为5层：0～5、0～10、10～40、40～100、100～200 cm）和土壤相对湿度分析产品（垂直分为3层：0～10、0～20、0～50 cm）［6，7］。利用中国区域业务质量控制后的土壤水分自动站观测资料对CLDAS土壤体积含水量数据产品进行了评估，表明CLDAS土壤湿度分析产品与地面实际观测吻合度较高。CLDAS土壤体积含水量产品全国区域平均相关系数为0.89，均方根误差为0.02 m3/m3，偏差为0.01 m3/m3；CLDAS土壤相对湿度产品全国区域平均相关系数0.8，均方根误差小于10.0%，偏差为10%［6-8］。

该数据产品由国家气象中心定时通过CMACast向各省市气象局与国内外行业用户下发，数据格式为NetCDF。

1.2 徐州市市县镇三级地图边界文件

该系统使用徐州市市县镇三级的地图边界信息由91卫图助手提供，利用ArcGIS软件处理得到地图边界的*.shp格式文件［10］。绘制图片时根据边界信息确认图片大小和绘图区域，并白化多余区域，实现精细化到乡镇的农田土壤墒情区域展示。

2 系统整体思路及体系结构流程

徐州市农田墒情精细化评估业务系统实现CLDAS土壤湿度分析产品在徐州市级和下属9个县（区）级区域的可视化以及不同产品的时间对比分析和可视化功能，具体功能包括：

1）交互式的数据输入和图片显示，实现CLDAS土壤湿度分析产品的处理和绘图；

2）自动识别输入数据信息，绘制徐州各市县土壤相对湿度和土壤容积含水率区域分布色斑图；

3）输入不同时间的数据，绘制徐州各市县土壤相对湿度和土壤容积含水率时间对比图；

4）实现绘图区域、分辨率、色标范围、图片名称等图片参数的自由更改和图片的重新绘制；

5）实现图片的多格式存储：*.png、*.jpg、*.bmp等。

该系统的体系结构流程如图1所示。首先需要输入绘图所需要的CLDAS土壤湿度分析产品（土壤体积含水量或土壤相对湿度产品）。随后选择是否绘制对比图，若选择是，则还需要输入相对应的对比数据，系统会自动判断选择结果，进入相应类型的图片绘制程序。绘制图片前，系统首先会根据输入的数据产品，自动识别出相应的图片默认参数（绘图区域、分辨率、色标范围、图片名称等）并在窗口中进行展示。默认图片参数可根据需要直接在窗口中进行修改。确认参数后，图片绘制程序会首先根据设置的色标范围和分辨率等绘制出输入数据全范围的色斑图。在此基础上，再根据选择的绘图区域，调用相应的地图边界数据，绘制出相应的地图并白化多余区域，形成特定区域的土壤湿度分布图。最后，该系统还可以实现图片不同格式（*.png、*.jpg、*.bmp）的保存功能。

图1 徐州市农田土壤墒情精细化评估业务系统的体系结构流程

3 窗体和关键代码设计

3.1 窗体界面设计

Python的图形界面（GUI）库包括Tkinter、wxPython、PyQt5和Pyside2。其中PyQt5和Pyside2是基于Qt的Python库，优点是控件比较丰富、跨平台体验好、文档完善、用户多，十分适用于小型系统的开发。与PyQt5相比，PySide2是开源的，不受版权的限制，因此本研究选择PySide2来进行图形界面的设计。

在PySide2中编写UI界面可以直接通过代码来实现，也可以通过QT界面生成器Qt Designer来完成。Qt Designer的设计符合MVC的架构，实现了视图和逻辑的分离，从而实现了开发的便捷。Qt Designer中的操作方式十分灵活，其通过拖拽的方式放置控件随时查看控件效果。

徐州市农田土壤墒情可视化业务系统窗体界面包括数据输入区、图片参数区和绘图区3个模块，如图2所示。绘图区域可下拉进行选择，其他图片参数均可在界面直接进行修改。

图2 徐州市农田土壤墒情精细化评估业务系统窗体界面

3.2 关键代码设计

3.2.1 读取和处理CLDAS产品数据 对CLDAS土壤湿度分析产品原始的NetCDF格式数据进行解析，并根据绘图类型对不同数据进行相应的处理。

’］）*100#读取容积含水率

else：

Data=np.asarray（file1.variables［‘RSM’］）#

读取相对湿度数据

Data［Data＞100］=100#相对湿度大于100的值都等于100

3.2.2 绘制全区色斑图 运用Python的Matplotlib绘图库，进行全区色斑图的绘制，根据输入的图片参数设置图片的分辨率、色标范围和图片名称等。

3.2.3 绘制地图并白化多余区域 根据选择的绘图区域，调用相应的地图边界数据，绘制出相应的地图并白化多余区域，得到选定地区的CLDAS土壤湿度分析产品区域分布图。

4 业务应用及运行效果

选择2021年8月30—31日0～10 cm的CLDAS土壤相对湿度产品来进行系统的运行效果检验。

4.1 CLDAS土壤湿度分析产品区域分布图的绘制

点击“数据”后的“选择文件”按钮，选择8月30日0～10 cm的CLDAS土壤相对湿度产品。点击“确认输入”后，系统自动识别数据信息，在窗口中显示出默认的图片参数和对应图片名称。此时图片参数和图片名称均可在窗口中进行修改，确认参数无误后，点击“绘图”按钮，系统根据参数自动绘制出土壤相对湿度区域分布图（图3）。

图3 生物毒性对活性污泥的抑制效果与活性污泥呼吸速率抑制拟合图

图3 CLDAS土壤湿度分析产品在徐州市的区域分布图

更改绘图区域为“邳州”，分辨率为140，色标数值间隔为5，重新点击“绘图”，即可得到邳州地区土壤相对湿度区域分布图，图片的分辨率和色标范围也得到了相应的修改，如图4所示。点击“保存”按钮，图片即可以保存到电脑的任意指定位置。

图4 CLDAS土壤湿度分析产品在邳州的区域分布

4.2 CLDAS土壤湿度分析产品时间对比图的绘制

在窗口勾选“绘制对比图”选项，并点击对比数据后的“选择文件”按钮选择8月31日0～10 cm的CLDAS土壤相对湿度产品，点击“确认输入”，并点击“绘图”重新绘制对比图，结果如图5所示，生成的对比图能够很好地反映2 d数据之间的对比差异。

图5 CLDAS土壤湿度分析产品在徐州地区的时间对比图

该系统可一键输入数据，并一键生成徐州市县两级的CLDAS土壤湿度分析产品的区域分布图和时间对比图。绘图区域、图片分辨率、色标范围、图片名称等图片参数均由系统根据数据自动识别，且各参数可按需求进行更改，可自由保存成多格式的图片文件，充分满足徐州市农田土壤墒情监测分析的日常业务需求，提升相关部门对干旱和涝渍灾害监测预警服务能力。

5 小结与讨论

本研究基于Python编程语言开发了一套徐州市农田墒情精细化评估业务系统。该系统可快速绘制徐州市县两级精细化到乡镇的CLDAS土壤湿度分析产品（CLDAS土壤相对湿度和CLDAS土壤容积含水率）区域分布图和变化对比图，实现了全市农田土壤墒情全面、准确、快速、滚动监测，较大提升了气象部门对干旱和涝渍灾害监测预警服务能力。

CLDAS土壤湿度分析产品与地面实际观测吻合度较高，且时空分辨率高于国际同类产品，能够很好地反映农田土壤墒情的区域分布特征，弥补人工观测和自动土壤水分监测站的不足。该系统能够根据需求绘制徐州市市县两级任意地区的土壤相对湿度和土壤容积含水率区域分布图，并且能够绘制其变化对比图，能够充分满足农田干旱和涝渍监测分析的日常业务需求。

该系统可实现交互式的操作，数据输入、参数修改、绘图和保存均可在界面操作完成，简单方便，易于业务应用。需要绘制的图片名称、分辨率、色标范围等默认参数均可由系统自动识别给出，无需手动填写，并且可根据需要进行修改，可灵活满足实际应用中的各种需求。

该系统的开发主要针对徐州地区，但该系统具有很强的可拓展性。CLDAS土壤湿度分析产品覆盖整个亚洲区域，只需要在系统中添加其他地区的地图边界文件，便可绘制出相应地区土壤湿度产品的区域分布图。