兼顧空間關系的河流數(shù)據(jù)融合技術研究與應用

單森華，王戰(zhàn)友，封 敏，林 平，林 明

(1. 四創(chuàng)科技有限公司，福州 350100；2. 廣東省防汛搶險技術保障中心，廣州 510635)

1 概述

我國河湖水系發(fā)達，根據(jù)《第一次全國水利普查公報》，我國流域面積為50 km2及以上河流共計45 203條[1]。河流與河流之間存在上下游、干支流關系，河流與涉河工程之間也存在上下游關系[2]。根據(jù)河長制工作要求，流經(jīng)各省、市、縣的河段要分級分段設立河長[3]，因此，河流之間還存在分段關系。為了進行河湖管理，各地已先后開展河流標繪工作，取得了一定成果。但是，標繪成果主要以圖冊或者以空間矢量圖層方式為用戶提供服務，未進行河流空間數(shù)據(jù)融合與挖掘，導致數(shù)據(jù)價值未能充分發(fā)揮。為此有必要探索一種兼顧空間關系的河湖數(shù)據(jù)融合技術。

數(shù)據(jù)融合是根據(jù)實際應用需求，將各類零散分布的數(shù)據(jù)整合為一體，不僅可以改進數(shù)據(jù)獲取模式，還可以提高數(shù)據(jù)獲取效率，從中提取有價值的信息[4-5]，并根據(jù)這些信息做出最合理的決策。本文提出了一種兼顧空間關系的河流數(shù)據(jù)融合技術，系統(tǒng)性體現(xiàn)河流與河流之間、河流與河段之間、河流與涉河工程之間的空間關系，提高河流空間數(shù)據(jù)的使用價值。

2 河流數(shù)據(jù)融合現(xiàn)狀

河湖管理涉及保障水安全、保護水資源、防治水污染、改善水環(huán)境、修復水生態(tài)等各項業(yè)務[6]，關注對象包括河流、湖泊、水庫、堤防、水閘、泵站、水源地、取用水戶、工礦企業(yè)、污水處理廠、入河湖排污口等，各個對象均存在空間屬性。為了更好管理保護河湖，我國大多數(shù)省份已經(jīng)開展河流標繪工作，但是大多數(shù)部門在開展河流數(shù)據(jù)融合時，主要針對其基礎數(shù)據(jù)、監(jiān)測數(shù)據(jù)進行融合，未充分考慮空間數(shù)據(jù)的融合。這些空間數(shù)據(jù)主要以圖層方式進行管理，不同圖層之間通過統(tǒng)一坐標系進行數(shù)據(jù)疊加，水系、排污口、水庫3個圖層疊加的過程與結果見圖1。此類空間數(shù)據(jù)管理方式未將不同對象之間的空間關系，如不同河流之間的干支游關系、河流與水利工程之間的攔蓄關系、河流與取水口之間的供水關系、排污口與取水口之間的影響關系等進行關聯(lián)融合，空間數(shù)據(jù)價值挖掘能力有限[7]。

3 河流空間數(shù)據(jù)融合研究

3.1 河流編碼擴展

《中國河流代碼》(SL 249—2012)因代碼容量不足，已無法滿足河湖管理業(yè)務的需要[8]。河湖編碼是河湖管理的基礎性工作[9]，廣東省基于《中國河流代碼》將河流編碼擴充至16位，較好解決了干支流關系容量不足的問題，但未考慮河湖分段管理的需要[10]。因此，要求對編碼再次進行擴展，設計一套兼顧干支流以及分段等空間關系的河湖編碼規(guī)則(如圖2所示)。該編碼前16位沿用廣東省河湖編碼規(guī)則，根據(jù)河流分級支流關系進行編碼，用于河流干支流關系建模；第17～28位為行政區(qū)劃碼，參考中華人民共和國國家統(tǒng)計局統(tǒng)計用區(qū)劃代碼和城鄉(xiāng)劃分代碼(截止到2018年10月31日)[11]，用于河流分段建模；第29和30位為輔助碼。

表1詳細說明了河湖編碼位、編碼取值范圍以及編碼規(guī)則。

a 水系圖層

b 排污口圖層

c 水庫圖層

d 圖層疊加

圖2 河湖編碼擴展示意

表1 河湖編碼擴展說明

3.2 干支流關系聚合

基于河流代碼前16位構建河流與河段之間的干支流關系。

1) 提取河流代碼前3位，獲取主干河流甲。

2) 遍歷前3位為河流甲的所有河湖，提取第4、5位不為0，且第6～15位為0的河流乙(數(shù)量大于或等于1)，作為主干河流甲的一級支流，建立河流甲、乙之間干支流關系并存儲。

3) 遍歷前5位為河流乙的所有河湖，提取第6位不為0，且第7～15位為0的河流丙(數(shù)量大于或等于1)，作為河流乙的一級支流和河流甲的二級支流，建立河流乙、丙之間干支流關系并存儲，西江干流及其一級支流、二級支流關系構建結果見圖3。

圖3 西江干支流關系構建示意

4) 遍歷前6位為河流丙的所有河湖，提取第7位不為0，且第8～15位為0的河流丁(數(shù)量大于或等于1)，作為河流丙的一級支流，建立河流丙、丁之間干支流關系并存儲。

5) 以此類推，直至第15位不為0，結束遍歷。

6) 針對河流甲的所有支流，通過第16位對干支流關系進行補充描述。若第16位為非0數(shù)字時，將干支流關系備注為分叉支流；若第16位為字母時，將干支流關系備注為江心島分叉，并進行存儲。

至此完成河流甲所有支流的關系聚合。

3.3 分段關系聚合

基于河流代碼第17～28位構建河流與河段之間的分段關系。

1) 提取河流代碼前16位，獲取河流甲。

2) 遍歷前16位為河流甲的所有河段，提取第17、18位不為0，且第19～28位為0的河段乙(數(shù)量大于或等于0)，作為河流甲的省管河段，建立河流甲與河段乙的分段關系并存儲。如果數(shù)量為0，則表示河流甲不屬于省管河流。

3) 遍歷前18位為河段乙的所有河段，提取第19、20位不為0，且第21～28位為0的河段丙(數(shù)量大于或等于0)，作為河段乙的下級分段和河流甲的市管河段，建立河段乙、丙之間分段關系并存儲。如果數(shù)量為0，則表示河流甲不屬于市管河流。

4) 遍歷前20位為河段丙的所有河段，提取第21、22位不為0，且第23～28位為0的河段丁(數(shù)量大于或等于0)，作為河段丙的下級分段，建立河段丙、丁之間分段關系并存儲。如果數(shù)量為0，則表示河流甲不屬于縣管河流。

5) 遍歷前22位為河段丁的所有河段，提取第23～25位不為0，且第26～28位為0的河段戊(數(shù)量大于或等于0)，作為河段丁的下級分段，建立河段丁、戊之間分段關系并存儲。

6) 遍歷前25位為河段戊的所有河段，提取第26～28位不為0的河段己(數(shù)量大于或等于0)，作為河段戊的下級分段，建立河段戊、己之間分段關系并存儲。

至此完成河流甲所有分段關系聚合。

3.4 涉河對象關系聚合

基于干支流和分段關系聚合成果，通過流域空間拓撲關系建立河流與關注對象之間的空間關系。

1) 根據(jù)設定的集雨面積閾值，基于區(qū)域數(shù)字高程模型劃定小流域[12-13]，廣東省西江流域基于數(shù)字高程模型和流域提取工具劃分小流域的成果見圖4。

圖4 小流域劃分示意

2) 基于小流域劃分成果，遍歷所有村級河段，根據(jù)河段空間地理坐標集，將小流域與村級河段關聯(lián)，建立小流域與村級河段之間一對多的關聯(lián)關系，廣東省西江流域各村級河段與小流域關聯(lián)聚合后的成果見圖5，所有村級河段均唯一關聯(lián)至一個小流域。

圖5 小流域與河段關系聚合示意

3) 基于小流域劃分成果，根據(jù)關注對象空間地理坐標，將小流域與關注對象進行關聯(lián)，建立小流域與關注對象之間一對多的關聯(lián)關系。

4) 以小流域為外鍵，將村級河段與關注對象進行關聯(lián)，建立村級河段與關注對象之間一對多或多對一的關聯(lián)關系，將重點斷面、水庫、堤防、水閘、泵站、水源地、取用水戶、工礦企業(yè)、污水處理廠、入河湖排污口等關注對象與村級河段進行聚合。鑒江高州段與其流域范圍內所關注對象的聚合成果見圖6。

圖6 河段與關注對象關系聚合示意

5) 基于河流與河段之間的分級分段關系，遞歸構建鎮(zhèn)級、縣級、市級、省級河段以及河流與關注對象之間的關聯(lián)關系，并進行存儲。西江干流各級河段與其流域范圍內主要關注對象的聚合成果見圖7。

至此，河流與涉河對象之間的空間關系聚合完成。

圖7 河流與關注對象關系聚合示意

4 技術應用成效

基于以上研究成果，以廣東省為試點開展技術應用，實現(xiàn)全省9.2萬條河流(段)、577個湖泊(片)、867個水位斷面、299個流量斷面、808個水質斷面、254個水土保持點、6萬個取水口、5.9萬個排污口等主要關注對象的空間、屬性、監(jiān)測、視頻數(shù)據(jù)融合，并在河湖信息查詢、河長巡河等場景推廣應用，取得了較好的效果(如圖8所示)。

(a)北江

(b)韓江

(c)西江

5 結語

本文以兼顧空間關系的河流數(shù)據(jù)融合技術為研究對象開展了一系列的研究工作，包括河流編碼擴展、干支流空間關系聚合、分段空間關系聚合以及涉河對象空間關系聚合，并在廣東省開展技術應用。研究結果表明，該技術解決了河流與涉河對象之間的空間關系自動化融合難題，系統(tǒng)性體現(xiàn)了河流與涉河對象之間的空間關系，挖掘了河流空間數(shù)據(jù)的價值。在廣東省應用推廣過程中，各級河長能夠通過河流自動關聯(lián)掌握上下游取水口、排污口分布情況，查看上下游水質、水量、視頻等實時數(shù)據(jù)，極大提升了河長巡河、監(jiān)督檢查工作效率，取得較好應用成效。與以往空間圖層疊加、人工手動關聯(lián)相比，本項研究成果提供了一種新的河流空間數(shù)據(jù)融合方案，能夠有效降低數(shù)據(jù)關聯(lián)處理成本，具有較高的推廣價值。