2. 广东省土地信息工程技术研究中心, 广州 510642;
3. 广东省土地利用与整治重点实验室, 广州 510642;
4. 自然资源部建设用地再开发重点实验室, 广州 510642;
5. 青海大学农牧学院, 西宁 810016;
6. 广 东友元国土信息工程有限公司, 广州 510642;
7. 广州华南自然资源科学技术研究院, 广州 510642
2. Guangdong Province Engineering Research Center for Land Information Technology, Guangzhou 510642, China;
3. Key Laboratory of Land Use and Consolidation of Guangdong Province, Guangzhou 510642, China;
4. Key Laboratory of the Ministry of Natural Resources for Construction Land Transformation, Guangzhou 510642, China;
5. College of Agriculture and Animal Husbandry, Qinghai University, Xining 810016;
6. Guangdong Youyuan Land Information Engineering Co., Ltd., Guangzhou 510642, China;
7. South China Academy of Natural Resources Science and Technology, Guangzhou 510642, China
高寒草地是我国重要的生态保护区,对我国各大流域的可持续发展具有重要的影响,是我国非常重要的草地资源。高寒草地生态系统是我国海拔最高、面积最大的生态系统,也是最重要的畜牧业基地之一,其对于高原的水源涵养、生物多样性保护、碳素固定等生态功能起着不可替代的生态作用[1-2]。然而,高寒草地生态具有脆弱性与敏感性的特点,一旦被破坏,容易导致水土流失、江河湖泊断流干涸、虫鼠灾害频繁、沙尘暴频发等生态灾害[3]。而且高寒草地一旦退化,极难修复,不仅需要投入大量时间,而且要耗费大量的资金和劳动力。高寒草地的退化和演替是生态系统能量流动和物质循环发生改变所引起的,其深受土地利用方式和管理策略的影响,如放牧改变了群落中植物组成和土壤的养分组成[4]。近年来不合理的土地利用和极端的气候及自然灾害导致了高寒草地出现生态系统逆行演替、生产力下降等草地退化现象[5]。其中过度放牧显著降低了植被高度、盖度、物种数、地上生物量、有机质和氮含量等,从而导致高寒草地退化和逆行演替[6]。
为解决高寒草地退化问题,相关部门对青海省高寒草地进行了多种方式的监测和研究,在探讨高寒草地退化和修复过程中,积累了海量的科学数据并取得了丰硕的成果,对高寒草地和高原农牧业发展起到了积极作用[7]。由于各类草地生态监测数据来源广泛,数据类型和结构多样,数据量也随时间呈爆炸性增长,高寒草地数据逐渐扩展,形成了有典型4V(即Volume、Variety、Value、Velocity)特征的大数据[8]。然而,目前高寒草地资源数字化及数据库建设程度不高,没有建立起高寒草地资源共享的统一机制和平台。各部门对高寒草地资源数据管理的手段较为落后,仍然以传统的人工管理和文件系统管理为主。传统的数据管理方式缺乏统一标准规范和对高寒草地数据的应用梳理,人为干预大,共享性与独立性差,导致高寒草地资源数字化信息展示方式单一, 资源分散,不能及时快捷地为高寒草地业务工作提供准确、有效的数据信息[9-10]。因此各部门对加快解决高寒草地数据资源分散管理、数据应用不足问题的需求十分迫切,亟需构建高寒草地资源数据库,以实现数据规范、资源共享。
1 材料与方法 1.1 研究区概况青海省位于我国西北内陆地区,地处青藏高原东北部,地理位置89°35′~103°04′E,31°40′~39°19′N,如图 1所示。青海省地貌复杂多样,五分之四以上的地区为高原,平均海拔超过3 500 m[11]。青海省天然草地资源丰富,是我国高寒草地资源最丰富的地区,全省牧草地面积4 034万hm2,位居全国第4位, 是我国五大牧区之一[12-13]。
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图 1 研究区位置 Figure 1 Location of the study area |
高寒草地资源数据按来源可以分为多传感器的遥感影像数据、野外调查数据、科研实验数据、监测站点数据、社会普查数据以及各部门的历史数据等,这些数据来源复杂,所采用的标准不一,覆盖面极广。按照数据类型可以分为矢量数据和栅格数据等空间数据、表格数据和文本数据等文档数据、图片和地图等影像数据等,这些数据包含空间数据与非空间数据,数据存储方式多样,数据量巨大,尺度不一,导致高寒草地资源数据呈现海量、多尺度、格式复杂等多源异构的大数据特点(图 2)。
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图 2 高寒草地数据特征 Figure 2 Data characteristics of alpine grassland |
(1)要素分类与编码方法
高寒草地资源数据库要素分类大类采用面分类法,小类及以下采用线分类法。根据分类编码通用原则,将高寒草地资源数据库数据要素依次按大类、小类、一级类、二级类、三级类和四级类划分,分类代码采用十位数字层次码组成,其结构见图 3。
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图 3 要素分类代码结构图 Figure 3 Structure diagram of element classification code |
(2)标识码编制规则
按照每个要素的标识码应具有唯一代码的基本要求,依据《信息分类和编码的基本原则与方法》(GB/T 7027—2002)规定的信息分类原则和方法,要素标识码采用三层18位层次码结构,由县级行政区划代码、要素层代码、要素标识码顺序号构成,其结构见图 4。
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图 4 要素标识码代码结构图 Figure 4 Code structure diagram of element identification code |
XML作为一种简便的标记语言,具有便于传输、交互的特点[14-16]。而它独立的结构化数据以及统一的描述方法使其具有优秀的跨平台特性[17-18]。它能和各种格式文件进行转换,描述各类型结构的数据,同时可作为数据表示和交换的标准,使其应用广泛,成为异构数据最好的转换格式。XML技术数据转换模型构建与转化过程如图 5所示。
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图 5 XML技术数据转换模型构建与转化 Figure 5 XML technology data conversion model construction and conversion diagram |
按照《基础地理信息要素分类与代码》(GB/T 13923—2006),根据高寒草地资源数据库要素分类与编码方法中分类代码结构,分别将高寒草地资源数据分成四大类。大类码为专业代码,设定为二位数字码[19],其中:基础地理专业码为10;草地信息专业码为20;其他专题专业码为30;社会经济专业码为40。得到高寒草地资源数据库要素代码名称描述表(表 1)。以此类推,小类码为业务代码,设定为二位数字码,不足位以0补齐;一至四级类码为要素分类代码,不足位以0补齐。其中:一级类码为二位数字码;二级类码为二位数字码;三级类码为一位数字码;四级类码为一位数字码;基础地理要素的一级类码、二级类码、三级类码和四级类码参照《基础地理信息要素分类与代码》(GB/T 13923—2006)中的基础地理要素代码结构与代码,行政区与行政区注记要素参照《中华人民共和国行政区划代码》(GB/T 2260—2007)的结构进行扩充,各级行政区的信息使用行政区与行政区属性表描述。
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表 1 要素代码与名称描述 Table 1 Element code and name description |
高寒草地数据按数据格式类型主要分矢量数据、栅格数据、文档数据、表格数据等。根据数据存储的通用性和便利性,将矢量数据统一转换为Shapefile格式保存,栅格数据则统一采用TIF数据格式,文档数据统一转换为TXT格式,表格数据则统一转换为CSV文件格式。
2.1.3 数字标准高寒草地属性数据信息主要有文字和数值。其中数值数据中包含普通数值和坐标值,普通数值用Number(38,2)表示,38为Number类型最大长度,2则表示取两位小数;坐标值则用Decimal(10,7)表示,坐标值字段将会存储小数点后7位以及小数点前最多3位数。文字则使用Varchar保存,相对于Char占用设定空间不可改变的保存方式,Varchar根据实际输入数据长度进行空间占用。
2.1.4 非结构化数据转换非结构化数据通过XML技术处理方法,按照统一的格式转换为DataXML。这个过程完成了非结构化到半结构数据的转换。半结构化数据(DataXML)转换为结构化数据的过程则是基于模型驱动的映射原理,将XML文档中数据模型的结构隐性或显性地映射成为关系数据库的结构。其中XML数据转换模块的主要功能就是将得到的DataXML按照结构匹配文档和相关算法,将数据写入到文件结果表中。
具体操作是利用Oracle开发的辅助工具Oracle XML SQL Utility[20],把XML文档元素建模为一组嵌套的表。通过对象-关系模型构造规则建立XML到SQL的映射,把每个嵌套的XML元素映射在适当类型的一个对象引用上,使得映射规则被暗含地嵌入到数据库模型中,从而完成非结构化数据在高寒草地数据库中的转换。
2.2 高寒草地资源数据库建设 2.2.1 需求分析高寒草地资源数据库需要支持多源异构的大数据存储,即要同时支持结构化与非结构化数据的存储。面对高寒草地数据资源分散、难以管理等问题,需要提供数据录入、修改、删除、查询、导出等数据管理功能进行统一化管理。根据不同的用户分配不同的用户权限,对高寒草地资源数据进行管理和操作,以满足和有效支撑高寒草地资源各项业务工作以及对高寒草地数据进行再开发利用与共享,进而为开展高寒草地遥感监测信息快速提取与在线服务、高寒草地大数据管理与分析、高寒草地畜牧业生产管理与决策支持,实现高寒草地可持续化发展提供信息化管理技术支撑。
2.2.2 高寒草地资源数据库设计(1)数据框架设计
高寒草地数据种类繁多、数据量庞大、数据采集周期长,数据库建设过程需要对数据库结构进行较详细设计,以相同的地理范围作为不同类型数据进行数据集成的基本控制框架,通过建立统一的坐标系统,实现多种数据的集成显示和叠加,并建立各种数据之间的有机联系,形成集成化的多源异构高寒草地数据库,其结构如图 6所示。
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图 6 多源异构高寒草地数据库结构图 Figure 6 Structure diagram of multi-source heterogeneous alpine grassland database |
(2)高寒草地资源数据库概念设计
概念设计指对用户要求描述的现实世界,通过对其进行分类、聚集和概括,建立抽象的概念数据模型。这个概念模型应真实反映各部门的信息结构、信息流动情况、信息间的互相制约关系以及各部门对信息储存、查询和加工的要求等。所建立的模型应避开数据库在计算机上的具体实现细节,用一种抽象的形式表示出来。本高寒草地数据库建设根据需求分析,利用E-R模型进行概念设计(图 7)。
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图 7 高寒草地数据库概念模型E-R图 Figure 7 E-R diagram of the conceptual model of alpine grassland database |
(3)高寒草地资源数据库逻辑结构与物理结构设计
数据库逻辑设计是整个设计的前半段,包括所需的实体和相互关系,以及实体规范化等工作。设计的后半段则是数据库物理设计,包括选择数据库产品,确定数据库实体属性(字段)、数据类型、长度、精度确定、DBMS页面大小等。本数据库采用的是Oracle数据库环境,因此参照Oracle数据库设计逻辑结构模型与物理结构模型,如图 8所示。
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图 8 高寒草地资源数据库逻辑结构与物理结构模型 Figure 8 Logical structure and physical structure model diagram of alpine grassland resource database |
选择Windows Server 2016 Datacenter、ArcGIS10.2、Oracle11g、SQL语言、DBMS管理系统、ArcSDE数据管理的接口作为系统平台配置实现高寒草地资源数据库数据整合入库。高寒草地资源数据库包括空间数据、属性数据以及文件数据等多种形式。其中空间数据和属性数据以Oracle数据库为管理平台,在Windows系统安装Oracle数据库软件和ArcGIS软件,并配置相对应版本的ArcSDE作为空间数据引擎,以Oracle物理表的形式存储。非结构化文件数据则通过Oracle辅助工具Oracle XML SQL Utility转换XML到数据库表中,进而完成高寒草地资源数据库的库体建设。
其建设主体功能模块按照便于日常数据查询检索、数据统计分析、提取分发、整合制图以及元数据管理方面提供一系列应用[21],分成用户管理功能、数据管理功能、系统管理功能三大模块,其中用户管理功能包括用户信息管理和用户权限管理;数据管理功能包括数据录入、修改、删除、查询、导出等功能;系统管理功能则包括添加用户、修改密码和退出登录等(图 9)。
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图 9 高寒草地资源数据库功能模块 Figure 9 Functional module diagram of alpine grassland resource database |
结合高寒草地资源数据库建设需求,按照开发计算机软件和二次开发地理信息系统的准则,充分考虑高寒草地资源数据管理的特点,本着实用性、稳定性、规范性、可靠性和便捷性的原则,以建立的高寒草地资源数据库为基础,设计系统平台框架,完成高寒草地资源数据库应用系统建设。高寒草地资源数据库应用系统框架图与界面展示如图 10、图 11所示。
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图 10 高寒草地资源数据库应用系统框架 Figure 10 Framework diagram of the alpine grassland resource database application system |
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图 11 青海省高寒草地动态监测与监管平台页面展示 Figure 11 The page display of the dynamic monitoring and supervision platform of alpine grassland in Qinghai Province |
(1)高寒草地监测
以“图-文-档”一体化信息管理的方式采集和录入草地资源监测成果信息、其他专题数据等,实现青海省草地资源动态监测和综合管理。包括监测信息分类、分层、新增、修改、删除、图属挂接、附件上传、综合查询等MIS(管理信息系统)基本功能。
(2)高寒草地资源“一张图”管理
通过草地监测数据的“一张图”展示分析及应用,实现草地调查、遥感影像、基础地理、土地利用、社会经济、其他专题等数据的综合展示,以及各类数据在地图上的分层展示。同时提供地图基本操作,地图上图、地图叠加分析、地图打印输出、数据查询、“多图”同屏查看、各类专题统计和地图编辑等功能。
(3)高寒草地资源综合评价
结合草地资源数据库、日常监测和知识模型库,设计开发包括草情变化、草地土壤侵蚀、草地退化沙化、草地生态环境、放牧家畜数量分布和畜群结构等草地质量影响要素的草地资源退化评价,主要包括草地环境状况评估、草情动态变化与预测、草地生产力评估、草地退化状况评估等。
(4)统计分析
统计分析子系统结合青海省草地资源数据库,包括:实现青海省草地资源现状以及变化趋势分析,形成青海省草地规模、质量、分布、潜力等综合分析;以饼状图、柱状图等可视化方式,实现草地监测信息和变化趋势分类统计,例如草地类型分类、生长量等统计分析;支持生成定制报表,导出成Excel文件。
(5)信息共享与服务
实现草地资源监测大数据在政府业务部门中流转,也可以通过数据分发、数据共享、数据输出等方式,安全、高效地共享与利用数据,为不同层级、不同对象提供差异化专项信息共享服务。
(6)数据关联挖掘与决策支持
数据关联挖掘,即通过分析数据库内存储的高寒草地历史数据来建立模型,预测未来的高寒草地退化、演替、草地承载力等变化情况,从而通过提高预测概率,来实现决策成功率。
3 讨论数据标准是指数据的名称、代码、分类编码、数据类型、精度、单位、格式等的标准形式。目前,草地数据标准还局限在国土和测绘专业,但是对于高寒草地监管等需求比较紧迫的专题数据还没有建立信息化标准。本研究通过对目前我国高寒草地数据整合和共享困难的问题进行分析,结合高寒草地资源多源异构数据的特点,建立适用于高寒草地数据库建设的标准规范,为数据的统一表达和组织提供强有力的手段,以便更准确地进行数据查询、检索、处理和管理。
高寒草地资源数据具有多源异构的大数据特征,包含了大量的非结构化数据。这些非结构化数据产生于各个平台环境,不具有严格标准的结构,给非结构化数据转换为结构化数据带来许多困难。以XML为中间件实现不同结构数据间的交换,数据共享,同步和不同系统平台间数据的安全迁移,尽量避免信息孤岛的出现[22],使得多源异构数据得到有效整合和利用。
当前草业数据文件管理方式中,数据处于一种分散的状态。不同用户或同一用户对数据文件进行不同处理时,其数据文件之间毫无关系。而数据库具有统一管理与控制的特点,高寒草地资源数据库的建设,为高寒草地相关的信息提供了统一的存储空间和方式,利用数据库可对数据进行集中控制和管理。根据用户的职责,不同级别的用户对数据库具有不同的权限,从而确保了数据的安全性。通过登录数据库系统,用户可存取数据库中的数据,也可以通过接口使用数据库,并提供数据共享。随着人工智能的发展,专家决策系统也是数据库应用的一部分,数据库能够提供大量的数据支撑,通过系统分析功能,提高决策能力和水平。
4 结论在大数据时代背景下,本研究以高寒草地资源数据特征和高寒草地业务管理需求为导向,结合地理信息技术与数据库技术,构建高寒草地资源数据库标准体系,采用XML技术实现非结构化数据的统一转化,利用Oracle与ArcGIS平台搭建了高寒草地资源数据库,为分散的高寒草地相关信息提供了统一的存储空间和方式。实现了数据的统一管理与控制,避免数据受到自然或人为因素损坏,并在高寒草地业务工作中得到充分的共享和使用,是推动传统高寒草地监管业务向数字化、网络化、智能化转型的重要前提。本研究结论概括为以下四点:
(1)建立了海量高寒草地资源数据组织和存储管理机制,实现了高寒草地资源数据的统一管理和高效利用。
(2)对非机构化数据进行统一转化,解决了多源异构数据资源分散、难以集成的问题。
(3)建立用户管理权限机制,保证了数据管理和使用安全。
(4)建立友好界面应用服务系统,实现高寒草地资源有效共享和应用。
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