關于建立我國環(huán)境大數據網格組織標準的若干思路

程承旗，童曉沖，陳波

（1.北京大學航空航天信息工程研究所，北京 100871；2.信息工程大學地理空間信息學院，鄭州 450001）

關于建立我國環(huán)境大數據網格組織標準的若干思路

程承旗1*，童曉沖2，陳波1

（1.北京大學航空航天信息工程研究所，北京 100871；2.信息工程大學地理空間信息學院，鄭州 450001）

摘 要環(huán)保應用是一種典型的多行業(yè)、多類型的大數據綜合業(yè)務應用。當前，僅我國環(huán)保應用的數據類型就高達幾十種，來源于不同的數據生產部門，其組織管理的方式、標準、參考體系也各不相同，給環(huán)境大數據的快速形成與綜合應用提出了挑戰(zhàn)。本文從環(huán)境大數據的概念和需求開始，結合國內外技術發(fā)展的現狀，討論了發(fā)展建立我國環(huán)境大數據網格組織標準的必要性與優(yōu)勢；基于國家973項目的 理論研究成果，提出了建立我國統(tǒng)一的空、天、地一體化環(huán)境大數據網格組織標準的框架體系，并研究了基于網格框架的環(huán)境大數據形成制、應用思路、關鍵技術及實現方法； 最后，結合我國環(huán)境大數據與 信息技術發(fā)展的現狀，提出了建立我國環(huán)境大數據網格組織標準體系的幾點發(fā)展建議。

關鍵詞環(huán)境大數據；剖分網格；網格編碼；組織標準

引言

隨著我國環(huán)境問題的日益嚴峻，國家為此投入了大量的人力、物力和財力，各方面的工作均取得了長足進步，特別是環(huán)境大數據工程的提出，各種類型的環(huán)境數據及相關數據大量產生，數據量正在呈幾何階數增長，日益成為環(huán)境保護工程的一項重要的戰(zhàn)略性資源。隨著環(huán)保應用的逐步開展，環(huán)境數據在實際應用中的管理要求也不斷提高，如何有效組織這些爆炸式增長的大數據，確保用戶需要時能快速從“環(huán)境大數據全集”中獲取有價值的信息，已成為環(huán)境大數據應用領域亟待解決的問題。

1 建立我國環(huán)境大數據網格組織標準的必要性

環(huán)保應用是一種典型的多行業(yè)、多類型的大數據綜合業(yè)務應用。當前，僅我國環(huán)保應用的空間數據類型就高達幾十種，來源于不同的數據生產部門，其組織管理的方式、標準、參考體系也各不相同，給環(huán)境大數據的快速形成與綜合應用提出了挑戰(zhàn)。在環(huán)境大數據的形成過程中，首先需要明確一個重要概念：數據多不是大數據，數據集中在一起不是大數據。大數據的核心是指需要時能快速地從“全的數據”中獲取有用的信息，這種數據集稱為大數據。例如，某部門7個專題數據庫，都匯集到了數據中心，但仍然難以快速查詢出某一區(qū)域所有“全”的數據，更難以綜合應用，原因之一是欲整合的這些數據庫來自不同部門，它們大多采用不同的數據組織標準，其中網格組織標準的不同是主要制約瓶頸。這些各異的網格標準包括智慧城市的城市網格、遙感網格（景、瓦片等）、地理網格、測繪網格（圖幅網格等）、氣象網格、水文網格等，這些網格在各自行業(yè)內部的空間數據組織管理上發(fā)揮了積極作用，但由于它們劃分方式不同，數據間尺度不統(tǒng)一，位置不統(tǒng)一，編碼不統(tǒng)一，給環(huán)境大數據的跨部門檢索、整合與共享帶來了困難，對建立統(tǒng)一的環(huán)境大數據網格組織標準提出了迫切需求。

另外，由于所有的信息都可以關聯(lián)到某一具體的地域，且地域存在多種形態(tài)和尺度，使用現有的基于經緯度位置碼的點、線、面組織方法也存在標識不統(tǒng)一及檢索復雜等問題，而利用全球剖分網格的全球唯一性、多尺度性和規(guī)則性來對大數據進行組織也將是一種技術發(fā)展的必然。因此，深入研究更為有效的多源異構環(huán)境大數據的一體化組織方法，特別是發(fā)展高效的環(huán)境大數據組織網格標準，是環(huán)境大數據組織亟待解決的瓶頸問題之一。

2 國內外研究現狀

合理的數據組織管理模式與方法是數據高效應用的基礎。國內外許多研究部門與行業(yè)都已采用網格方式進行空間大數據的統(tǒng)一組織、管理與應用服務。其中，比較有代表性的就有NASAEOSDIS的影像大數據網格組織技術、Google的全球海量空間大數據網格組織技術和ArcSDE的空間數據網格索引技術等。

2.1 NASA EOSDIS的影像大數據網格組織技術

美國航空航天局（NASA）啟動的對地觀測系統(tǒng)（earth observing system，EOS）是目前民間最大的對地觀測系統(tǒng)工程，也是全球數據量最大的民間科學數據庫系統(tǒng)，是值得借鑒的現實參考系統(tǒng)之一。其中，EOSDIS是NASA提供的存取訪問全部EOS數據的解決方案。在數據范圍上，EOS數據涵蓋了大氣、土地利用、植被覆蓋、雪冰、海洋等多個地學領域的不同分辨率、不同時間周期的衛(wèi)星影像數據和野外觀測數據，具有全球性、多源性、多尺度性。在數據規(guī)模上，EOSDIS目前管理著24種EOS儀器測量數據，超過2000個數據集，總數據量達上千TB，而且數據量每天都在大幅增長。在空間大數據組織與管理的方法上，EOSDIS采用統(tǒng)一的數據存儲組織格式與交換標準：為了有效地管理地理定位數據，并為各種類型的EOS數據產品在EOSDIS分布式系統(tǒng)環(huán)境中提供一個統(tǒng)一的訪問接口，以便用于整體搜索服務、互操作與共享，EOSDIS采用一種擴展的網格數據格式，作為NASA存儲和發(fā)布EOS數據產品的標準格式（圖1）[1,2]。

圖1 NASA EOSDIS的網格數據模型

EOSDIS為海量對地觀測信息的分布式網格化組織管理與一體化共享提供了可借鑒的解決方案，其涉及的需求與任務目標與環(huán)境大數據中影像數據組織也非常相近，值得借鑒。

2.2 Google的全球海量空間大數據網格組織技術

Google采用網格瓦片數據層疊加技術（tile overlays）來組織空間數據，最底層（level 0）采用一個瓦片來表達整個球面，其中心位于經度0°與緯度0°，然后每個瓦片按因子4依次等級細分地球表面。每個瓦片的坐標由所在放大層級下的行列號來確定，列的順序從左到右，行的順序從上到下；每個瓦片文件采用列序來命名。在數據組織時，系統(tǒng)采用墨卡托投影（Spherical Web Mercator projection），每個瓦片按照固定大小對應一個固定的全球網格，按照“瓦片集名稱放大層級行序列序”方式組織（圖2）[3]。

圖2 Google瓦片文件目錄結構

在數據索引方面，Google 集群利用分布式服務器集群形成虛擬索引數據庫，即索引大表BigTable，實現了PB級數據索引[4]。BigTable是一種稀疏的、分布式的、穩(wěn)定的多維排序表，提供半結構化數據的分布存儲與訪問接口，其數據模型由行、列族和時間戳構 成（圖3）。在對空間大數據存儲管理時，BigTable中的每一行對應一個地理區(qū)域，并將在地理位置上鄰接的區(qū)域存儲為相鄰的行，行關鍵字表示連續(xù)的地塊；每一行包含多個列族，列族記錄每個區(qū)域的空間數據源，列族中的每一列對應一幅空間數據；時間戳用來標識不同時期的數據版本（時間戳的類型為64位整型），例如，在數據查找和維護時，可以通過時間戳檢索“最新的K個數據”或“在某個時間段內的所有數據”，“保留最新的K個數據”或“將一個數據保留若干時間”。

Google將不同分辨率、多源空間數據在“縱向”上組織在不同的層級，但在“橫向”上沒有考慮同一層級中多源空間數據的組織問題。因此，空間數據的組織管理需要根據空間數據的空間特性建立相應的數據組織管理模型。

2.3 ArcSDE的空間數據網格索引技術

ArcSDE（SDE即Spatial Database Engine，空間數據庫引擎）是ArcGIS與關系數據庫之間的GIS通道。它允許用戶在多種數據管理系統(tǒng)中管理地理信息，并使所有的ArcGIS應用程序都能夠使用這些數據。ArcSDE采用多層次網格對多源數據建立局部網格索引，可以較方便地存儲、索引和訪問DBMS中的矢量、柵格、元數據及其他空間數據；同時能保證所有的GIS功能可用，而無須考慮底層的DBMS[5]。

圖3 Google BigTable索引數據組織模型

圖4 ArcSDE局部網格索引示意圖

3 標準框架

Google、NASA EOSDIS等采用網格體系組織全球海量空間數據，取得了非常好的應用效果，但其網格與我國現有的空間數據組織框架的繼承與銜接不太方便。ArcSDE采用多層次局部網格索引（圖4），具有較好的數據檢索性能，但其網格體系為局部網格，不具備全球性，導致數據入庫或更新每次都需重建索引。

2.4 國內研究現狀

網格理論方面，武漢大學的李德仁院士提出了“空間信息多級格網”（spatial information multi-grid，SIMG）的概念[6,7]。中國科學院地理所的周成虎研究員從地圖設計的角度，提出了地理網格數據模型的研究思路[8]。中國礦業(yè)大學（北京）趙學勝教授研究了全球空間網格QTM的層次索引機制和層次拓撲推理等問題[9,10]。解放軍信息工程大學的張永生教授等人研究了全球六邊形離散網格系統(tǒng)的單元編碼與索引、空間數據整合、三維可視化等問題[11,12]。在國家973計劃的支持下，北京大學程承旗教授等提出了2n一維整型數組經緯度全球剖分網格（Geographical coordinate grid Subdivision by One dimension integer and Two to nthpower，GeoSOT），通過三次地球擴展，實現整度、整分的四叉樹剖分，形成一個上至地球（0級）、下至厘米級面元（32級）的多尺度四叉樹剖分網格，并以GeoSOT網格為基礎，開發(fā)了由預處理系統(tǒng)、數據庫系統(tǒng)、查詢系統(tǒng)、表達系統(tǒng)與分發(fā)系統(tǒng)等組成的技術原型系統(tǒng)，為海量多源異構高分大數據統(tǒng)一組織提供新的理論方法和技術手段[13-16]。

本文設計的環(huán)境大數據組織網格是基于GeoSOT地球剖分網格進行的，主要原因在于與國際上同類地球空間剖分網格方法相比，GeoSOT剖分網格具有下面幾個主要優(yōu)點：

（1）GeoSOT網格符合我國CGCS2000大地坐標基準。

（2）GeoSOT網格全球覆蓋、無縫無疊、尺度完整，與國內外測繪、氣象、海洋、國家地理網格等現有網格是繼承與擴展關系；網格編碼將度、分、秒及秒以下網格進行分段編碼，使得整度、整分、整秒的規(guī)格數據在區(qū)位標識過程中，不存在舍入誤差，數據可以精確表示。

（3）GeoSOT網格較好地解決了兩極地區(qū)的網格剖分問題，兩極劃分近似均勻。

（4）GeoSOT網格實現了地球空間二維、三維的一體化，形成了立體空間的真三維剖分框架，對環(huán)境大數據彌漫整個地球空間的情況非常適合。

（5）GeoSOT網格發(fā)展了一套基于二進制位運算機制的編碼代數計算方法，實現了空間信息組織、存儲、傳輸、分發(fā)、服務等應用的高效“編碼化操作”。

（6）基于GeoSOT網格形成的空間搜索引擎技術，充分利用了整型編碼的特性，結合列數據庫的特點，可以高效提供空間搜索服務，國產數據庫系統(tǒng)通過實驗，較現有各類方法可以提高2～3倍。

基于GeoSOT網格形成的環(huán)境大數據組織網格GeoSOT-EP（environmental protection）利用GeoSOT32級中的某些特定層級，經過一次6°×4°劃分，一次16′劃分，一次十六分及4次八分后，得到上至全球，下至1/16″的八級網格，其中除了第一層是1:100萬地形圖分幅劃分，其余皆是GeoSOT網格，下面是具體的方案：

第一步劃 分：如圖5所示，按照1:100萬圖幅劃分，經度方向用1～60編碼，緯度方向分南北半球（N，S），按照A～V編碼，大小為6°×4°。

第二步劃分：如圖6所示將1:100萬6°×4°網格，從左下角劃分（東北半球）分成16×24個網格，兩個方向分別用A～P、A～X表示，相當于GeoSOT第12 層16′×16′、12′×16′、16′×12′、12′×12′網格，相當于約32km×32km網格。

第三步劃分：如圖7所示，將GeoSOT 16′×16′、12′×16′、16′×12′、12′×12′網格，分成4×4個網格，一個方向分別用A～P表示，相當于GeoSOT第14層4′×4′網格，相當于約8km×8km網格。

第四步劃分：如圖8所示，將GeoSOT 4′×4′網格，分成8×8個網格，兩個方向分別用0～7表示，相當于GeoSOT第16層32″×32″、32″×28″、28″×32″、28″×28″網格，相當于約1024m×1024m網格。

第五步劃分：如圖9所示，將GeoSOT 32″×32″、32″×28″、28″×32″、28″×28″網格，分成8×8個網格，兩個方向分別用0～7表示，相當于GeoSOT第19層4″×4″網格，相當于約128m×128m網格。

圖5 GeoSOT-EP第一步劃分

圖6 GeoSOT-EP第二步劃分

圖7 GeoSOT-EP第三步劃分

第六步劃分：如圖10所示，將4″×4″網格，分成8×8個網格，兩個方向分別用0～7表示，相當于GeoSOT第22層1/2″×1/2″網格，相當于約16m×16m網格。

第七步劃分：如圖11所示，將1/2″×1/2″網格，分成8×8個網格，兩個方向分別用0～7表示，相當于GeoSOT第25層1/16″×1/16″網格，相當于約2m×2m網格。

圖8 GeoSOT-EP第四步劃分

圖9 GeoSOT-EP第五步劃分

圖10 GeoSOT-EP第六步劃分

圖11 GeoSOT-EP第七步劃分

通過以上七步劃分與編碼，可得15位GeoSOTEP位置編碼，最高編碼精度1/16″×1/16″。前七位分別代表半球標識及第一級、第二級、第三級網格編碼，后八位先記錄第四級至第七級的經向編碼，再記錄第四級至第七級的緯向編碼。

考慮到環(huán)境數據是彌漫整個地球空間的情況，GeoSOT-EP需要考慮真三維的環(huán)境，GeoSOT-EP真三維網格是在GeoSOT-3D網格基礎上進行設計的。GeoSOT-3D是在二維平面剖分框架GeoSOT的基礎上擴展高度維編碼而形成的立體剖分網格，即將高度維剖分無縫嵌入二維平面剖分，共同組成GeoSOT-3D立體剖分網格模型。在空間高度上，設定高度單位是度、分、秒。根據與參考橢球參數，可以將空間高度單位轉換為千米、米。空間高度以參考橢球中心為0，最大為512°，對應高度為[0km，56 931 km]。在該高度空間中，地球表面在高度為180°/π附近，最大高度離地面為50 560公里。

GeoSOT-3D剖分0級網格定義為：在基于經緯度坐標的地球立體空間中，與其原點重合的512°方格，0級網格對應信息體區(qū)域位置是整個地球立體空間，如圖12所示。GeoSOT-3D剖分1級網格定義為：在0級網格基礎上平均分為8份，每個1級網格大小：256?；1級網格編碼：Gd，其中d為0、1、2、3、4、5、6或7。例如，G0對應信息體區(qū)域位置:東北半球、高程大于0?、小于256?的地球空間；G4對應信息體區(qū)域位置:東北半球、高程大于256?、小于512?的地球空間。依此類推，可依次定義2級、3級直至32級網格[17]。GeoSOT-3D不同層級立體部分網格示意圖如圖13所示。

圖12　GeoSOT-3D立體剖分0級網格示意圖

圖13　GeoSOT-3D不同層級立體剖分網格示意圖

4 應用方法

4.1 大數據形成的機制

地球上所有數據均可剖分（邏輯剖分），均可以賦予一個適宜的剖分網格編碼，由此形成了空間大數據的剖分組織體系，應用時只需點擊某一網格，通過搜索，就可以獲得該網格上的所有標識有網格碼的數據，從而較容易獲得某一網格中的“全數據”。它的好處在于在開展環(huán)境大數據資源整合時，對現有系統(tǒng)不必推倒重來，實現方便，低成本，效率高。例如，上面提到的某部門七大數據庫，在不推倒重來的基礎上，只在每個數據庫增加一個編碼字段，通過編碼自動生成工具，一周時間，就可完成包括遙感數據在內的相關數據庫的整合，形成統(tǒng)計意義上的空間大數據。

4.2 應用思路

針對環(huán)境大數據高效組織與應用的業(yè)務需求，將網格技術貫穿于從數據預處理到查詢檢索、共享與交換、分發(fā)、整合等一系列環(huán)境大數據組織與應用業(yè)務流程。總體研究思路是：依托全球剖分網格及其編碼體系，建立統(tǒng)一的環(huán)境大數據空間網格編碼模型，對環(huán)境大數據進行剖分預處理，使得每一個環(huán)境大數據都具備全球統(tǒng)一的空間網格編碼；將每個環(huán)境大數據的空間網格編碼都納入剖分索引大表中，建立起環(huán)境大數據與剖分網格的空間索引結構，使得環(huán)境大數據都與網格形成強關聯(lián)關系，由此形成統(tǒng)一的共享交換基礎，并在此基礎上實現環(huán)境大數據的快速查詢檢索、共享交換及整合；用戶的位置亦可轉換為導航定位網格編碼，并與網格進行對應，利用剖分網格的多尺度特性，可針對用戶實際需求，分發(fā)用戶關心區(qū)域網格的數據，實現環(huán)境大數據的多尺度分發(fā)。最終實現環(huán)境大數據“打上編碼、按編碼查詢、按編碼交換、按編碼分發(fā)、按編碼整合、按編碼計算”，以統(tǒng)一的網格編碼貫穿環(huán)境大數據應用全過程。

4.3 關鍵技術

本項研究涉及的關鍵技術主要包括以下幾方面：

（1）環(huán)境大數據全球網格碼編碼實現模型及編碼計算技術；

（2）環(huán)境大數據全球網格碼自動生成技術；

（3）環(huán)境大數據全球網格碼地理信息平臺中間件技術；

（4）環(huán)境大數據全球網格碼數據庫索引大表中間件技術；

（5）環(huán)境大數據全球網格碼空天地立體數據球技術。

4.4 實現方法

（1）前端：將環(huán)境大數據網格碼作為終端環(huán)境數據采集的直接位置代碼。

（2）后端：在后臺環(huán)境大數據的數據庫中增加一個編碼字段，每個數據均賦予剖分網格碼，包括所有新生成的數據自動賦予位置碼，完成環(huán)境大數據組織預處理流程。

（2）在現有環(huán)保信息平臺上增加一個剖分網格碼相關的網格管理中間件，實現基于全球剖分網格碼的環(huán)境大數據統(tǒng)一網格化查詢與匯集。

（3）建立一系列基于剖分網格碼的環(huán)境大數據時空計算或信息挖掘算法（時間、空間與事件）。

（4）建立面向服務業(yè)務或公眾的環(huán)境大數據剖分網格碼服務體系（特別有利于建立眾籌的環(huán)境大數據匯集機制）。

4.5 應用基礎

目前，基于地球剖分網格編碼的大數據組織方法及其衍生技術正在國家“北斗”二代導航專項、高分專項、地名地址、減災系統(tǒng)、互聯(lián)網位置尋址，停車牌、戶籍門牌等系統(tǒng)的大數據建設中發(fā)揮積極作用。大數據建設涉及領域多、部門多、來源多、數據格式多、數據量大、信息稀疏分散、模型復雜、分析要求高，全球剖分網格碼形成的大數據組織技術，已初步顯示出應用前景，可為國家環(huán)境大數據組織標準建設提供一定的技術借鑒。

5 發(fā)展建議

（1）政府主導，環(huán)保部門在考察成熟技術及成功應用實踐的基礎上，開展環(huán)境大數據網格碼組織技術局部應用試驗。

（2）在局部應用試驗基礎上，提前開展相關標準研究，涉及環(huán)境大數據相關的云平臺操作系統(tǒng)、網絡協(xié)議、數據庫、GIS平臺、移動終端改進標準，也涉及各種業(yè)務模型及大數據分析算法改進標準。

（3）開展基于全球網格標準的典型環(huán)境大數據服務試點，為進一步推廣奠定基礎。

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Some Thoughts on Establishing the Organization Standard of Environmental Big Data Grid in China

Cheng Chengqi1*, Tong Xiaochong2, Chen Bo1
（1. Institute for Aeronautics and Astronautics Information Engineering, Peking University, Beijing 100871; 2. Institute of Surveying and Mapping, Information Engineering University, Zhengzhou 450001）

Abstract:Environmental application is a typical multi-industrial and types integrated services application of big data. Currently, there are dozens of environmental application data types in China, which comes from different data production departments. And their organization management methods, standards and reference systems are not the same either. This phenomenon challenges the environmental big data’s fast formation and integrated applications. In this paper, we fi rstly discussed the defi nition and different demands of environmental big data, and then detailed the necessity and superiority of developing the national environmental big data organization standard in the light of present technology at home and abroad. Based on the the oretical research of National 973 Project, a standard frame and application methods of the national organization standard was proposed for the trinity of space, sky and earth environmental big data. On account of the grid frame, this paper also studied the environmental big data formation mechanism, application thoughts, key technology and application methods. Considered the current status of the environmental big data and information technology, some proposals for establishing the standard based on the global subdivision grid we re put forward at last.

Keywords:environmental big data; subdivision grid; grid coding; organization standard

中圖分類號：P208

文獻標識碼：A

文章編號：1674-6252（2015）06-0031-07

基金項目：國家973項目（61399）：全球空天信息剖分組織機理與應用方法研究，國家自然科學基金項目（41201392）：全球六邊形離散格網上的空間度量與誤差分析。

*責任作者： 程承旗（1961—），理學博士，北京大學工學院教授，博士生導師，主要研究方向為遙感與地理信息系統(tǒng)、地球剖分組織理論、衛(wèi)星導航應用等。