王晓宇;李颖;王萌萌;朱雪瑗
【摘 要】根据我国海洋气象测报志愿商船航经中国南部各重要海峡通道时的实测水文气象资料,利用ArcEngine开发一个可视化分析平台,实现船舶实测水文资料的存储管理和空间分析.数据长期累积后可大量补充气象预报参考点,并比对验证局部海区海洋要素的预报,逐步提高预报准确率. 【期刊名称】神经算法《中国海事》
【年(卷),期】2018(000)003
【总页数】3页(P42-44)
【关键词】水文气象信息可视化;船舶测报;GIS;空间统计分析
樱桃利口酒【作 者】王晓宇;李颖;王萌萌;朱雪瑗
【作者单位】大连海事大学 环境信息研究所,辽宁 大连 116026;大连海事大学 环境信息研究所,辽宁 大连 116026;大连海事大学 环境信息研究所,辽宁 大连 116026;大连海事大学 环境信息研究所,辽宁 大连 116026
【正文语种】中 文
【中图分类】U675.84
海洋水文气象数据是在船舶航行信息和海洋基础信息中重要的组成部分。我国海洋水文气象数据主要来自在陆地和近海区域分布的海洋气象监测站点，而经规范控制的海上船舶观测可提供至关重要的海洋信息，用于补充完善海洋气象资料。我国已基本建立起以沿岸海域为主的海洋气象观测系统，但是对近海和远海气象资料的获取能力有限。在近海海域依托数十个海上观测平台，以及近百艘志愿船舶开展气象和海洋观测。船舶观测作为海洋环境立体监测的重要组成部分，为海上天气预告和预报提供了重要支撑[1]。对天气预报进行补充订正，为气象导航提供辅助资料[2]，提高海上天气预报准确率，保障船舶航行安全具有重要的意义。
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世界气象组织（WMO）规定各国海洋国家的船舶有条件的尽可能开展水文气象辅助观测和播报[3]。我国国家海洋局约有150艘正规观测船承担海洋气象测报任务。根据国家“全球变化与海气相互作用”专项，收集中远海运集团下属各公司船舶航经中国南部各重要海峡通道时，记录的船舶航海日志水文气象实测资料，并在相应的质量控制和人工审核下，确保实测数据的真实性和可信度。
水文气象信息是地理信息中的重要一种，包含温度、风力、气压等信息在地理上的分布情况等，数据规模庞大，对于同一地点而言，对应的数据种类也会有很多。船舶测报中有着大量真实记录的船舶航行的地理位置信息和气象信息，但因其是纸质表格信息，这些数据不能有效地加以利用。需要根据水文气象信息的空间属性，在统一的地理信息系统中整合不同的资料信息来满足对气象数据的应用需求[4]。
因此本文设计了一个船舶测报航海日志中水文信息可视化分析平台，实现对航海日志中的水文信息进行提取存储与显示的功能，以减少手工提取数据的工作量，提高数据提取的效率与准确性，长期累积后可作为气象统计资料的重要部分。
一、研究区域与数据质量控制
（一）研究区域
测绘通报收集整理2014年1月至2016年12月中远海运集团下属各公司船舶航经中国南部各重要海峡通道时，船舶航海日志记录的水文气象实测资料。数据来源区域为马六甲和新加坡海峡、望加锡海峡、爪哇海、巽他海峡和龙目海峡，总体地理位置大致为纬度从8°41′S至7°45′N，经度从95°26′E至120°17′E。船舶观测海洋气象资料主要包括气温；湿度；风向、风力；浪向、浪级；能见度；天气现象和气压等气象数据。
（二）数据质量控制
项目课题组前往中远海运集团下属各公司船舶进行人员培训与仪器检定，包括收集海区时间范围要求和仪器观测填写规范，要求收集船舶靠港期间与距离位置较近的地方气象台进行气象标准观测时间的气压、气温等观测要素比对，并建议船舶在靠泊国外码头时联系国外气象检测部门进行检测。同时，将经过气象部门检测的实验室观测设备与船舶实际使用的气象观测仪器进行对比，以提高船舶实测水文气象数据的准确性，保证获得的气象数据的真实性。
二、气象要素空间统计分析
本信息可视化平台可根据已知坐标点的数据，对温度、气压进行空间统计分析，通过目标数据集的统计特性，绘制相应海域温度或气压数据集的全局趋势。
地理数据空间统计的基础是空间对象间的相关性和非独立的观测，它们与距离相关，随距离的不同而变化。本文主要采用空间差值分析对气象要素进行空间统计分析。空间差值是数据外推的基本方法。由于观测站台分布密度和位置及观测船舶行驶位置等原因，不可能实测得到任何空间地点的数据，因此需要通过差值方法以获得区域内观测变量的整体空间分布[5]。
克里金（Kriging）差值法，又称空间自协方差最佳插值法。此方法先考虑实测点属性在空间位置上的变异分布，需要确定对一个待插点值有影响的距离范围，通过分析在此范围内的实测点属性值来估计待插点的属性值，即根据待差值点与邻近实测点的空间位置，对待差值点的属性值比如温度值进行线性无偏最优估计。在数据点多时，克里金差值法可产生光滑的内插结果，其可信度较高。克里金方法的核心函数：
（1）协方差函数
协方差函数又称半方差函数，表示两随机变量之间的差异。
（2）半变异函数
区域化变量Z(x)在点x和x+b处的值Z(x)与Z(x+b)差的方差的一半称为区域化变量Z(x)的半变异函数，记为r(h)，2r(h)称为变异函数。
三、可视化分析平台设计及功能实现
（一）可视化分析平台设计
为实现对海上水文气象信息的可视化分析，本信息可视化分析平台需要完成对航海日志中水文气象数据的提取、数据在相关海域的可视化以及水文气象信息分析三大模块的设计。
在此可视化分析平台设计中，GIS作为水文气象数据可视化的承载平台，是实测水文气象数据进行可视化的基础[6]。基于Arcengine创建的MapControl Application项目，可实现普通地理数据（矢栅数据）和地图文档的加载，以及地图浏览和测量功能。在此基础上，开发了基于电子表格数据中记录的船舶航迹经纬度信息生成点要素功能，并且点要素中包含电子表格记录的所有属性。根据生成的点要素及其属性，可以对其温度、湿度、风速、能见度通过调用GeoProcessor工具进行一系列的统计分析，如空间差值分析和缓冲分析等，
并应用IFeature Renderer接口进行专题图的渲染，制作相应的专题地图。
图1 系统结构设计图
（二）可视化分析平台功能实现
1． 水文气象资料的可视化管理
文件地理数据库可以支持拓扑、栅格目录、网络数据集等地理数据库的完整信息模型，创建文件地理数据库用来存储和管理船舶实测的地理位置和水文气象信息。
利用Arcengine中的geoprocessing工具（MakeXY EventLayer）读取水文气象资料表中的经纬度信息，将X字段设置为经度，Y字段设置为纬度，地理坐标系选择GCS_WGS_1984坐标系，即可生成航迹点要素地理数据。航迹点要素将自动显示到视图界面，同时原始日志文件各实测点的水文气象属性自动获取到点要素的属性表中。平台能够根据记录日期对航海日志进行查询，高亮显示符合查询条件的观测点，并可以查看该点的实测水文气象数据。
图2 船舶实测水文数据的可视化
克伦族
2． 水文气象资料的空间统计分析
平台可以对温度、气压、风速、浪级和能见度等进行差值分析以预测未测量点的属性值，并且选择克里金差值所用的半变异函数模型，分为SPHERICAL（球面半变异函数模型）、CIRCULAR（圆半变异函数模型）、EXPONENTIAL（指数半变异函数模型）、GAUSSIAN（高斯或正态分布半变异函数模型）和LINEAR（采用基台的线性半变异函数模型）。生成差值后可进行相应的专题图绘制。王惠五
图3 温度空间差值分析操作
以2015年下半年新加坡——马六甲海峡和爪哇海的航海日志观测记录为例，使用本可视化平台分布进行温度差值分析和气压差值分析，显示对应海域2015年下半年的温度分布和气压分布情况。对于气象要素风，除对风速进行差值分析，还实现了符号化设置，以展示实测点的风向。
图4 2015年下半年新加坡——马六甲海峡和爪哇海温度分布图
四、结语
本可视化分析平台实现了表格记录的水文气象数据直接转换为带有空间属性的地理要素，实现了航海水文气象信息的空间数据与属性数据的管理与查询、数据空间分析和专题图输出等功能。
但本平台也具有一定的局限性和封闭性，船舶在海上通过单一方式获取水文气象信息，容易受到外部因素的影响，并且外界不能实现对其信息的实时获取[7]。所以采取不同途径获取气象信息，可以得到更加充足和准确的信息，也有利于结合多种气象数据进行相应的统计分析。平台进一步的开发方向为实时全面系统地获取网络中的水文气象资料，实现气象信息的动态空间分析，为船舶航行提供充分的准备，以更好地服务于船舶航行安全，为我国保障海上运输通道安全战略决策提供参考依据。
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