土壤濕度同化數據綜合分析處理系統的研制與開發
2014-08-08 13:23:24黃曉龍沈潤平師春香王迪楊曉閆英
計算技術與自動化 2014年2期
黃曉龍+沈潤平+師春香+王迪+楊曉+閆英
收稿日期：2013-03-20
作者簡介：黃曉龍(1981—) ，男，四川自貢人，助理工程師,碩士，研究方向：氣象資料處理與開發。
文章編號：1003-6199(2014)02-0121-05
摘 要：陸面數據同化系統的輸入和輸出數據以其格式多樣性、海量性為主要特征。以GIS二次開發組件ArcGIS Engine， ArcSDE空間數據庫引擎和SQL Server 2005數據庫管理工具，利用C#、IDL編程語言，構建土壤濕度同化數據空間數據庫，并將氣象數據具有時間域、空間域和屬性域等多維屬性與GIS數據模型相結合，研制開發綜合分析處理系統，實現土壤濕度同化輸入參數與輸出數據的空間分析與管理。系統能夠滿足陸面同化系統對數據的處理與分析需求，為土壤濕度同化產品的業務應用提供強大的支撐。
關鍵詞：土壤濕度;陸面數據同化系統;GIS;ArcGIS Engine
中圖分類號：P208文獻標識碼：A
Research and Development of the Comprehensive Analysis and Processing System on Soil Moisture Assimilation Data
HUANG Xiaolong1,4,SHENRunping1,2,SHIChunxiang3,DI Wang2, YANG Xiaoyue2,YAN Ying2
(1.Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing,Jiangsu 210044, China;
2.Shool of Remote Sensing, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing,Jiangsu 210044, China;
3.National Meteorological Information Center, Beijing 100081, China;
4.Sichuan Meteorological Information Center, Chengdu,Sichuan 610072, China)
Abstract:The input and output data of Soil Moisture Assimilation system was characterized by diversity, massiveness in format. By using the ArcGIS Engine as GIS application the development component, the ArcSDE as spatial database engine and SQL Server2005 as database management tools, the soil moisture assimilation data spatial database has been build. Comprehensive analysis and processing system the soil moisture assimilation data provides a new way for soil moisture assimilation data spatial analysis and statistics. The system can satisfy the demands of data processing and analysis for the Land Data Assimilation system and provide a powerful support to business applications of the soil moisture assimilation products.
Key words:soil moisture;land data assimilation system;GIS;ArcGIS engine
1 引 言
土壤濕度的研究對氣候、生態、水文、農業等方面都有著重要意義［1］。陸面數據同化已日趨成為陸面過程、氣象和水文研究中的熱點和前沿［2］。陸面數據同化起步于20世紀90年代末期，在吸收了大氣數據同化和海洋數據同化方法的基礎上得到快速發展。最具代表性的是幾個大區域同化系統的建立［3-7］，包括：北美陸面數據同化系統(NLDAS)、全球陸面數據同化系統(GL-DAS)、歐洲陸面數據同化系統(ELDAS)，以及我國西部陸面數據同化系統(WCLDAS)和中國區域陸面土壤濕度同化系統(China Land Soil Moisture Data Assimilation System，(CLSMDAS)［8］。
目前，土壤濕度同化系統能夠實現對土壤濕度的模擬計算，但對其以其格式多樣性的海量輸入和輸出數據的處理與分析往往需要借助其他多種軟件工具來完成，不能對其海量多源數據進行管理，更不能實現對同化結果的時間與空間進行分析以及驗證與評價。地理信息系統（Geographic Information System, GIS）提供了一個集數據顯示、數據管理、數據分析為一體的可視化平臺環境，其優勢在于能夠對土壤濕度同化數據進行科學規范化的管理，并與數值模型計算相結合實現分析與處理，結果形象直觀地可視化表達。
本文利用.NET Framework開發平臺，以SQL Server為數據庫管理工具，ArcSDE作為空間數據庫引擎，基于組件式ArcGIS Engine二次開發技術，C#和IDL混合編程技術和空間數據處理方法，實現了土壤濕度同化數據綜合分析處理系統（Soil Moisture Assimilation Data Analysis and Processing System， SMAPS）的研制與開發，并應用于中國區域陸面土壤濕度同化系統的數據管理，綜合分析與土壤濕度產品的驗證評價及其土壤濕度產品的制作。
2 系統設計
2.1 系統組成與設計
陸面數據同化系統主要由驅動數據和參數集、陸面過程模型、數據同化方法、觀測數據、輸出數據等構成［3］［6］。SMAPS作為陸面數據同化系統的數據資料處理與應用系統，實現對同化數據處理與分析，土壤濕度產品的制作與分發。其中組成結構如圖1所示。
圖1 土壤濕度同化數據綜合分析處理
系統組成結構圖
SMAPS采用客戶機/服務器（C/S）開發模式，利用ArcGIS Engine9.3二次開發組件提供的API；采用關系型數據庫進行海量數據的存儲與管理，外部應用程序通過空間數據引擎ArcSDE API訪問空間數據。SMAPS包括數據庫系統與應用系統兩大層次。以空間和屬性數據庫為基礎，GIS提供的可視化平臺，空間統計與分析功能實現土壤濕度同化數據的分析與處理。數據庫系統通過數據庫接口軟件實現與應用系統的共享，應用系統以數據層為支撐，面向用戶實現資料的分析與處理，資料的查詢、統計、分析和決策等具體應用。其中基礎功能主要包括數據的存儲、查詢、更新、檢索與輸出等功能；應用功能則主要是基于GIS平臺功能實現要素瀏覽、空間分析、統計分析、趨勢分析、報表生成與打印、專題圖顯示與打印功能模塊等前臺系統功能模塊，以及用戶管理、數據庫管理及數據入庫等后臺管理功能模塊。
計算技術與自動化2014年3月
第33第2期黃曉龍等:土壤濕度同化數據綜合分析處理系統的研制與開發
2.2 系統內容框架設計
根據系統功能需求，將系統劃分為三個平臺。GIS系統支撐平臺提供對數據的可視化、分析、統計和制圖等工具；數據庫管理平臺提供對各種數據的導入、導出和查詢操作。可視化與綜合分析處理平臺著重從時間和空間兩方面分析模擬和同化兩種土壤濕度產品與大氣強迫數據、同化數據和模型輸出結果變量之間相互關系，并進行臺站資料的驗證，揭示土壤濕度模擬的空間分布特征，并對土壤濕度與其他要素變量之間進行相關性與評價。SMAPS內容框架設計如圖2所示：
土壤濕度對比驗證分析包括了土壤濕度同化產品與站點資料的相互比較，如相關性分析（簡單相關性，偏相關性分析）、誤差分析（差值比較，偏差分析）、站點時間趨勢分析等。土壤濕度時空間變化規律分析包括土壤濕度多層分布特征、空間統計（時間趨勢統計，空間分區統計）、空間計算（土壤濕度加權運算）、插值分析（Kring，Spline，IDW）、等值線、閥值分析（差值、比值）等。土壤濕度影響因子分析包括驅動數據、地表參數、觀測資料和同化結果其他要素對土壤濕度的相關性影響。同化系統輸入資料分析包括對大氣強迫數據、地表參數和觀測數據的分析，如對AMSR-E微波亮溫資料的變量讀取、圖像顯示、值查詢；對大氣強迫數據的每種要素的不同屬性實現數據的讀取、顯示、數值查詢、空間分析、時間分析、基本的統計分析、制圖輸出等功能；對上述參數的時空間分布特征、分析、處理和查詢功能，將陸面模式的地表數據更直觀的表達給用戶。
圖2 土壤濕度同化數據綜合分析處理
系統內容框架設計圖
3 空間數據庫的構建
3.1 數據庫設計
SMAPS處理的數據資料主要包括有地理空間數據、模式輸出數據、驗證數據、統計數據等。該數據有以下特點： ①數據量特別巨大。 ②數據種類繁多，包括：數值模式數據、衛星產品數據、觀測資料等多種資料。③數據格式多樣化，包括NC、HDF、BMP、TIF、TXT等。
以CLSMDAS)為例，構建SMAPS數據庫系統，其組成如圖3所示。CLSMDAS數據庫系統由數據資料、空間和屬性數據庫3子個庫組成。其中數據資料庫存放模擬數值產品、大氣強迫數據和同化觀測資料AMSR-E等均為NetCDF自描述格式，由于NetCDF文件格式所擁有的自描述特性，只需要提取每個NC文件描述信息建表放入屬性數據庫，滿足用戶快速查詢，數據內容按文件格式存放；屬性數據庫存放統計信息、用戶信息和SDE連接信息等；土壤濕度柵格數據集通過ArcSDE放入SQL Server 2005數據庫中，在Geodatabase數據模型中，將柵格數據集分割成若干的塊，并對其壓縮以提高訪問和存儲的效率［9］。
圖3 數據庫系統組成
3.2 數據訪問
SMAPS數據庫系統對土壤濕度產品空間資料庫的查詢從時間和空間兩方面進行，獲得土壤同化結果產品。查詢過程如圖4所示。可按不同資料分類查詢，將獲得同化資料的基本信息，如資料的經緯度范圍信息，變量維度以及屬性。
ArcSDE將空間數據和屬性數據以某種標準的格式集成在關系型數據庫中，使得海量矢量、柵格的土壤濕度同化數據可以保存到數據庫中，存取速度卻非?？??；赟QLServer 2005配置ArcSDE后，生成以GDB_開頭的系統表，該系統表為SDE中數據信息的描述，可通過SQL語句查詢SDE中表GDB_ObjectClasses中所有己經注冊過的表即可遍歷整個ArcSDE數據庫。例如：查詢所有同化每月土壤濕度產品：SelectCmd = "select * from GDB_ObjectClasses where Name like '%Ass_Mon%'"。SMAPS土壤濕度產品數據庫系統界面如圖5所示。
圖4 土壤濕度同化數據綜合分析
處理數據庫資料查詢
圖5 土壤濕度產品瀏覽與查詢界面
4 數據可視化與分析
GIS能夠對地理信進行提取、表現和傳輸，根據作用的數據性質不同，可分為三類：①基于空間圖形的分析運算；②基于非空間屬性數據的運算；③空間與非空間數據的聯合運算。分析手段包括主要邏輯、代數和數理統計等數學運算。將GIS空間分析運用于土壤濕度的空間分布特征、演變規律和空間地物間相互作用的研究，將有利于揭示土壤濕度的分布規律特征，其主要包括站點資料插值、等值線繪制、空間特征分布和空間統計等，其分析流程如圖6所示。4.1 站點插值與等值線繪制
站點資料往往受時間分辨率低和空間分布不均的影響，插值是實現其區域時空分布最為常用的基本方法［10-11］，也是建立其空間模型的前提之一。ArcGIS Engine中克里格(Kging)插值算法是建立在區域化變量和半變異函數基礎上的一系列對有限區域內的區域化變量取值進行線性無偏最小二乘估計的方法，適用條件是空間變量存在著空間相關性，較能為真實反映土壤濕度的空間分布［12］?；贕IS土壤濕度站點觀測數據柵格插值將生成一個連續的表面，包括柵格表面的生成和數據重采樣。以2006年5月18日農業氣象站點資料為例，進行了普通Kring插值分析，進行插值與擬合，生成等值線，如圖7（左）所示。站點資料插值分布如圖7（右）所示。
圖6 土壤濕度資料空間分析流程圖
圖7 2005年5月18日站點土壤濕度等值
線圖與柵格圖
4.2 土壤濕度空間統計與分析
將多個柵格圖層，以相同的空間位置的柵格單元為處理單元。通過某種算法進行變換，得到新的柵格數據圖層，它是建立復雜的應用數學模型的最基本方法。柵格計算，不僅可以方便的完成基于數學運算，如：算術、布爾、關系和基于數學函數的運算。ArcGIS提供了一套空間分析統計函數，能夠分析一些土壤濕度隨時間、單元之間的變化，也可以把不需要的信息過濾掉，揭示土壤濕度數據隱含的信息，能夠深層的揭示數據變化的規律。一般統計分析的結果可用于其它分析，也可用于數據的整理，使數據更容易理解。不同的統計函數應用時所對應的單元不一樣，常分為單元統計、鄰域統計和分類區統計。
陸面同化模型對土壤濕度的模擬采用分層模型來預報。CLSMDA將土壤采用指數分為不均勻的十層，為了與其他數據資料做驗證和比較，常常需要以土層厚度為加權系數，得到相應的土壤體積含水率空間分布。10CM體積含水率計算公式［13］：其中Hsoil(1)—Hsoil(4)分別表示1至4層的模擬值。
HSoil=(Hsoil(1)*0.00710064+Hsoil(2)*
(0.027925-0.00710064)+Hsoil(3)*(0.0622586-
0.02795)+Hsoil(4)*(0.10-0.622586)/0.1
ArcGIS Engine中的IMathOp、ILogicalOp、ITrigOp等接口實現基于象元的柵格統計與計算功能，用于土壤濕度同化結果時間和空間的統計。利用IRasterBand接口將每個時間的土壤濕度柵格圖層存儲為一個波段對象，IRasterBandCollection接口的AppendBand方法加入到波段集合當中，再利用IlogicalOp編程接口的LocalStatistics方法實現土壤濕隨時間的變化情況的統計，如：年、季、月平均土壤濕度；在固定時間內土壤濕度的變化范圍等。以每月同化結果統計2006年春、夏、秋、冬四季的平均土壤濕度，如圖8所示。
圖8 2006年土壤濕度平均值分布（左上：春季；
右上：夏季；左下：秋季；右下：冬季）
土壤濕度圖像代數一種比較簡單的變化區域及變化量的識別方法，包括圖像的差值與比值運算，是將一個時間土壤濕度與另一個時間土壤濕度對應的象元相減或者相除，從差值或比值圖像上勾畫出明顯的變化，如圖9所示。利用中國區域省級矢量邊界圖層對區域進行統計，如圖10所示。
圖9 閾值分析（綠色代表大于閾值，黑色為小于閾值）
圖10 2010年5月省級平均土壤濕度分布
5 系統的應用
5.1 土壤濕度對比驗證分析
土壤濕度產品驗證資料所采用的全國農業氣象站觀測資料，為站點數據，僅僅代表一個點值，與土壤濕度產品資料格點數據的分析，主要有兩種方式：①土壤濕度站點數據經過插值處理，插值到與分析相匹配的網格上。②將土壤濕度產品進行插值處理到站點數據上。農業氣象站土壤濕度站點資料觀測時間和經緯度信息，將土壤濕度產品雙線性內插到站點上形成土壤濕度產品的站點值，實現了時間和空間的統一。將土壤濕度產品利用雙線性內插到氣象站230個站點上進行時間趨勢分析。將土壤濕度同化結果和模擬結果日、月尺度資料隨時間變化的站點趨勢分析，與觀測站資料進行比較，如圖11所示（Sat：土壤濕度觀測站，Ass：土壤濕度同化結果，Sim：土壤濕度模擬結果）。
圖11 土壤濕度同化產品與站點資料
的趨勢對比分析
5.2 土壤濕度產品制作
隨著人類對氣候影響的不斷加深，氣候系統也變得異常脆弱，近年來各種氣象災害頻繁發生。土壤濕度是影響農業生產最為關鍵的氣象要素之一，土壤濕度產品的制作是對外服務的重要工作。系統中，采用拉伸色帶符號化和自由定制顏色的分類符號化對土壤濕度產品著色方案，對濕度產品提供分級和顏色標準，通過設置土壤濕度的分級標準，對不同范圍值給指定顏色進行簡單符號化渲染。對2006年8月18日土壤濕度產品的制作如圖12所示。
圖12 土壤濕度同化產品產品的制作
6 結束語
基于GIS平臺的同化數據綜合分析處理平臺的建設，成功的解決了同化系統資料處理與分析的關鍵性問題，有效的降低了模式系統運行時對數據的管理難度，提高了數據應用效率。將數據處理和分析工具集成到GIS系統環境中，既能完成模式要素的可視化與表達，又能利用GIS強大的空間分析滿足同化系統對數據的處理與分析需求，形成土壤濕度業務產品。該系統能夠較好的滿足科研和實際業務需求。然而對于陸面同化系統來說，其數據量不僅龐大，而且數據格式多種多樣；如何實現空間、時間與屬性數據的組織與管理，滿足多種不同數據進行聯合分析，需要進一步深入的研究。實現各個要素在GIS中構建其可視化方案，與地理要素的聯合分析與處理，需要進一步的深入探索，從而更好地實現模式模擬產品的分析、分發和數據的共享服務。
參考文獻
［1］ 馬柱國，魏和林，符淙斌.土壤濕度與氣候變化關系的研究進展與展望［J］.地球科學進展, 1999,14(3): 299-305.
［2］ 張秀英，江洪，韓英.陸面數據同化系統及其在全球變化研究中的應用［J］.遙感信息,2010(3)：135-143.
［3］ 黃春林，李新.陸面數據同化系統的研究綜述［J］. 遙感技術與應用, 2004（5）：424-430.
［4］ 汪薇，張瑛.陸面過程模式的研究進展簡介［J］.氣象與減災研究，2010（3）：1-6.
［5］ 劉惠明．陸面過程模型研究進展簡介［J］.氣象研究與應用．2009（12）：35-37.
［6］ 齊媛媛，陳瑩瑩，施建成.歐洲陸面數據同化系統組成，系統設計和原理簡介［J］，遙感信息，2007（3）：93-97.
［7］ 李新，黃春林，車濤，等.中國陸面數據同化系統研究的進展與前瞻［J］.自然科學進展，2007（2）：163-173.
［8］ 師春香，謝正輝，錢輝，等.基于衛星遙感資料的中國區域土壤濕度EnKF數據同化［J］，中國科學：地球科學，2011，41（3）：375-385.
［9］ 沈林芳，劉仁義，劉南.基于SDEAPI的影像數據高效存儲研究［J］.計算機應用研究，2005(2)：24-2.
［10］袁愛民，王建源.氣候要素柵格化技術方法研究［J］.氣象，2006，32(6)：111-115.
［11］馬軒龍，李春娥，陳全功.基于GIS的氣象要素空間插值方法研究［J］.草業科學，2008，11：13-20.
［12］馮仲科，空間數據的最佳內插法(Kriging法)及其在GIS中應用的構想［J］.測繪科技動態，1995，(3)：22-26.
［13］楊曉春.基于FY-2的大氣強迫數據在土壤濕度模擬中的應用［D］.南京：南京信息工程大學，2010.
圖8 2006年土壤濕度平均值分布（左上：春季；
右上：夏季；左下：秋季；右下：冬季）
土壤濕度圖像代數一種比較簡單的變化區域及變化量的識別方法，包括圖像的差值與比值運算，是將一個時間土壤濕度與另一個時間土壤濕度對應的象元相減或者相除，從差值或比值圖像上勾畫出明顯的變化，如圖9所示。利用中國區域省級矢量邊界圖層對區域進行統計，如圖10所示。
圖9 閾值分析（綠色代表大于閾值，黑色為小于閾值）
圖10 2010年5月省級平均土壤濕度分布
5 系統的應用
5.1 土壤濕度對比驗證分析
土壤濕度產品驗證資料所采用的全國農業氣象站觀測資料，為站點數據，僅僅代表一個點值，與土壤濕度產品資料格點數據的分析，主要有兩種方式：①土壤濕度站點數據經過插值處理，插值到與分析相匹配的網格上。②將土壤濕度產品進行插值處理到站點數據上。農業氣象站土壤濕度站點資料觀測時間和經緯度信息，將土壤濕度產品雙線性內插到站點上形成土壤濕度產品的站點值，實現了時間和空間的統一。將土壤濕度產品利用雙線性內插到氣象站230個站點上進行時間趨勢分析。將土壤濕度同化結果和模擬結果日、月尺度資料隨時間變化的站點趨勢分析，與觀測站資料進行比較，如圖11所示（Sat：土壤濕度觀測站，Ass：土壤濕度同化結果，Sim：土壤濕度模擬結果）。
圖11 土壤濕度同化產品與站點資料
的趨勢對比分析
5.2 土壤濕度產品制作
隨著人類對氣候影響的不斷加深，氣候系統也變得異常脆弱，近年來各種氣象災害頻繁發生。土壤濕度是影響農業生產最為關鍵的氣象要素之一，土壤濕度產品的制作是對外服務的重要工作。系統中，采用拉伸色帶符號化和自由定制顏色的分類符號化對土壤濕度產品著色方案，對濕度產品提供分級和顏色標準，通過設置土壤濕度的分級標準，對不同范圍值給指定顏色進行簡單符號化渲染。對2006年8月18日土壤濕度產品的制作如圖12所示。
圖12 土壤濕度同化產品產品的制作
6 結束語
基于GIS平臺的同化數據綜合分析處理平臺的建設，成功的解決了同化系統資料處理與分析的關鍵性問題，有效的降低了模式系統運行時對數據的管理難度，提高了數據應用效率。將數據處理和分析工具集成到GIS系統環境中，既能完成模式要素的可視化與表達，又能利用GIS強大的空間分析滿足同化系統對數據的處理與分析需求，形成土壤濕度業務產品。該系統能夠較好的滿足科研和實際業務需求。然而對于陸面同化系統來說，其數據量不僅龐大，而且數據格式多種多樣；如何實現空間、時間與屬性數據的組織與管理，滿足多種不同數據進行聯合分析，需要進一步深入的研究。實現各個要素在GIS中構建其可視化方案，與地理要素的聯合分析與處理，需要進一步的深入探索，從而更好地實現模式模擬產品的分析、分發和數據的共享服務。
參考文獻
［1］ 馬柱國，魏和林，符淙斌.土壤濕度與氣候變化關系的研究進展與展望［J］.地球科學進展, 1999,14(3): 299-305.
［2］ 張秀英，江洪，韓英.陸面數據同化系統及其在全球變化研究中的應用［J］.遙感信息,2010(3)：135-143.
［3］ 黃春林，李新.陸面數據同化系統的研究綜述［J］. 遙感技術與應用, 2004（5）：424-430.
［4］ 汪薇，張瑛.陸面過程模式的研究進展簡介［J］.氣象與減災研究，2010（3）：1-6.
［5］ 劉惠明．陸面過程模型研究進展簡介［J］.氣象研究與應用．2009（12）：35-37.
［6］ 齊媛媛，陳瑩瑩，施建成.歐洲陸面數據同化系統組成，系統設計和原理簡介［J］，遙感信息，2007（3）：93-97.
［7］ 李新，黃春林，車濤，等.中國陸面數據同化系統研究的進展與前瞻［J］.自然科學進展，2007（2）：163-173.
［8］ 師春香，謝正輝，錢輝，等.基于衛星遙感資料的中國區域土壤濕度EnKF數據同化［J］，中國科學：地球科學，2011，41（3）：375-385.
［9］ 沈林芳，劉仁義，劉南.基于SDEAPI的影像數據高效存儲研究［J］.計算機應用研究，2005(2)：24-2.
［10］袁愛民，王建源.氣候要素柵格化技術方法研究［J］.氣象，2006，32(6)：111-115.
［11］馬軒龍，李春娥，陳全功.基于GIS的氣象要素空間插值方法研究［J］.草業科學，2008，11：13-20.
［12］馮仲科，空間數據的最佳內插法(Kriging法)及其在GIS中應用的構想［J］.測繪科技動態，1995，(3)：22-26.
［13］楊曉春.基于FY-2的大氣強迫數據在土壤濕度模擬中的應用［D］.南京：南京信息工程大學，2010.
圖8 2006年土壤濕度平均值分布（左上：春季；
右上：夏季；左下：秋季；右下：冬季）
土壤濕度圖像代數一種比較簡單的變化區域及變化量的識別方法，包括圖像的差值與比值運算，是將一個時間土壤濕度與另一個時間土壤濕度對應的象元相減或者相除，從差值或比值圖像上勾畫出明顯的變化，如圖9所示。利用中國區域省級矢量邊界圖層對區域進行統計，如圖10所示。
圖9 閾值分析（綠色代表大于閾值，黑色為小于閾值）
圖10 2010年5月省級平均土壤濕度分布
5 系統的應用
5.1 土壤濕度對比驗證分析
土壤濕度產品驗證資料所采用的全國農業氣象站觀測資料，為站點數據，僅僅代表一個點值，與土壤濕度產品資料格點數據的分析，主要有兩種方式：①土壤濕度站點數據經過插值處理，插值到與分析相匹配的網格上。②將土壤濕度產品進行插值處理到站點數據上。農業氣象站土壤濕度站點資料觀測時間和經緯度信息，將土壤濕度產品雙線性內插到站點上形成土壤濕度產品的站點值，實現了時間和空間的統一。將土壤濕度產品利用雙線性內插到氣象站230個站點上進行時間趨勢分析。將土壤濕度同化結果和模擬結果日、月尺度資料隨時間變化的站點趨勢分析，與觀測站資料進行比較，如圖11所示（Sat：土壤濕度觀測站，Ass：土壤濕度同化結果，Sim：土壤濕度模擬結果）。
圖11 土壤濕度同化產品與站點資料
的趨勢對比分析
5.2 土壤濕度產品制作
隨著人類對氣候影響的不斷加深，氣候系統也變得異常脆弱，近年來各種氣象災害頻繁發生。土壤濕度是影響農業生產最為關鍵的氣象要素之一，土壤濕度產品的制作是對外服務的重要工作。系統中，采用拉伸色帶符號化和自由定制顏色的分類符號化對土壤濕度產品著色方案，對濕度產品提供分級和顏色標準，通過設置土壤濕度的分級標準，對不同范圍值給指定顏色進行簡單符號化渲染。對2006年8月18日土壤濕度產品的制作如圖12所示。
圖12 土壤濕度同化產品產品的制作
6 結束語
基于GIS平臺的同化數據綜合分析處理平臺的建設，成功的解決了同化系統資料處理與分析的關鍵性問題，有效的降低了模式系統運行時對數據的管理難度，提高了數據應用效率。將數據處理和分析工具集成到GIS系統環境中，既能完成模式要素的可視化與表達，又能利用GIS強大的空間分析滿足同化系統對數據的處理與分析需求，形成土壤濕度業務產品。該系統能夠較好的滿足科研和實際業務需求。然而對于陸面同化系統來說，其數據量不僅龐大，而且數據格式多種多樣；如何實現空間、時間與屬性數據的組織與管理，滿足多種不同數據進行聯合分析，需要進一步深入的研究。實現各個要素在GIS中構建其可視化方案，與地理要素的聯合分析與處理，需要進一步的深入探索，從而更好地實現模式模擬產品的分析、分發和數據的共享服務。
參考文獻
［1］ 馬柱國，魏和林，符淙斌.土壤濕度與氣候變化關系的研究進展與展望［J］.地球科學進展, 1999,14(3): 299-305.
［2］ 張秀英，江洪，韓英.陸面數據同化系統及其在全球變化研究中的應用［J］.遙感信息,2010(3)：135-143.
［3］ 黃春林，李新.陸面數據同化系統的研究綜述［J］. 遙感技術與應用, 2004（5）：424-430.
［4］ 汪薇，張瑛.陸面過程模式的研究進展簡介［J］.氣象與減災研究，2010（3）：1-6.
［5］ 劉惠明．陸面過程模型研究進展簡介［J］.氣象研究與應用．2009（12）：35-37.
［6］ 齊媛媛，陳瑩瑩，施建成.歐洲陸面數據同化系統組成，系統設計和原理簡介［J］，遙感信息，2007（3）：93-97.
［7］ 李新，黃春林，車濤，等.中國陸面數據同化系統研究的進展與前瞻［J］.自然科學進展，2007（2）：163-173.
［8］ 師春香，謝正輝，錢輝，等.基于衛星遙感資料的中國區域土壤濕度EnKF數據同化［J］，中國科學：地球科學，2011，41（3）：375-385.
［9］ 沈林芳，劉仁義，劉南.基于SDEAPI的影像數據高效存儲研究［J］.計算機應用研究，2005(2)：24-2.
［10］袁愛民，王建源.氣候要素柵格化技術方法研究［J］.氣象，2006，32(6)：111-115.
［11］馬軒龍，李春娥，陳全功.基于GIS的氣象要素空間插值方法研究［J］.草業科學，2008，11：13-20.
［12］馮仲科，空間數據的最佳內插法(Kriging法)及其在GIS中應用的構想［J］.測繪科技動態，1995，(3)：22-26.
［13］楊曉春.基于FY-2的大氣強迫數據在土壤濕度模擬中的應用［D］.南京：南京信息工程大學，2010.
