分布式信息系统的设计及其在环境动态监测中的应用

战金艳1,邓祥征2,33,唐华秀4,翟海军5(1.
北京师范大学环境学院,北京100875;2.
中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;3.
中国科学院农业政策研究中心,北京100101;4.
南京大学地理与海洋科学学院,江苏南京210093;5.
中国科学技术大学计算机科学与技术系,安徽合肥230027)摘要利用ArcIMS客户端与服务器机制、ArcXML语言及面向对象的开发策略,设计可以集成多方面观测信息和遥感信息,并能实现环境监测的分布式信息系统.
通过在内蒙古中南部的应用表明,该系统提供了有效集成分布式采集到的环境信息及实时发现典型环境问题的途径.
关键词动态监测;信息系统;地理信息系统;草地退化;荒漠化;内蒙古中图分类号X84文献标识码A文章编号0517-6611(2008)01-00033-04DesignofDistributedInformationSystemandItsApplicationinEnvironmentalDynamicMonitoringZHANJin2yanetal(CollegeofEnvironment,BeijingNormalUniversity,Beijing100875)AbstractArcIMSclientandservermechanism,ArcXMLlanguageandthedevelopingstrategyfacingtoobjectwereusedtodesignthedistributedinfor2mationsystem,whichcouldintegratemulti2aspectobservationandremotesensinginformationandrealizeenvironmentalmonitoring.
ItsapplicationinthecenterandsouthofInnerMongoliashowedthatthissystemprovidedtheapproachofeffectivelyintegratingenvironmentalinformationfromdistributedcol2lectionandfindingtypicalenvironmentalprobleminrealtime.
KeywordsDynamicmonitoring;Informationsystem;Geographicinformationsystem;Grasslanddegradation;Desertification;InnerMongolia我国幅员辽阔,环境条件差异大,很难按照一个标准、通过建观测站实现大面积的环境监测的目标,并且新建观测台站需要大量的经费,会增加地方财政负担.
因此,仅仅依靠布设环境监测台站或者划定监测样地的方法,进行大面积的环境监测,往往受到一些现实条件的制约.
为此,笔者利用ArcIMS的技术体系,开发可以集成多源信息的分布式信息系统[1-8],通过在内蒙古中南部的应用,进一步印证了该系统的优越性.
1数据及其处理海量、高时空分辨率的空间数据以及现势性强的属性数据是环境监测目标得以实现的前提.
在此,主要利用了1987~2000年覆盖内蒙古中南部的陆地卫星LandsatTM/ETM高分辨率遥感数据,辅以从1∶25万地形图上提取的河流、道路、居民点的数据.
遥感数据以及1∶25万地形图数据来自于中国科学院资源环境科学数据中心.
该系统还能够利用EsriGeodatabase空间数据管理引擎兼容各种环境专题数据集,集成了中国科学院资源环境科学数据中心的1∶10万的土壤侵蚀数据、植被指数数据、森林覆盖率数据、土地利用程度数据等.
还基于1∶25万比例尺的数字高程模型(DEM)数据,提取案例区的高程、坡度与坡向数据,并将这些数据信息存储到系统的底层数据库中.
遥感数据的处理主要包括如下几个步骤:一是对原始遥感数字影像在Intergraph公司的ImageAnalyses(IA)模块下进行辐射纠正与假彩色合成,选择遥感数据的3、4、5波段进行合成,获得了1987、2000年的遥感精纠正的影像;二是通过几何纠正,赋予遥感图像大地坐标,完成数据的预处理.
在数据预处理的过程中,将处理后获得的图像的定位精度误差控制在15m之内,三是根据案例区土地覆盖的特征,参照我国基金项目国家自然科学基金(70503025);中国科学院知识创新工程重要方向性项目(kzcx22yw230522;kscx22yw2n2039);科技部国际合作项目(2006DFB919201).
作者简介战金艳(1974-),女,山东潍坊人,博士,从事生态系统评估、区域灌溉需要量的模拟研究.
3通讯作者.
收稿日期2007208228现有的土地覆盖方面的分类体系[9],设计土地覆盖的分类体系;四是在IA模块下,采取目视解译的策略,充分利用各种土地覆盖类型的遥感解译特征(纹理、色相、色调等),通过屏幕数字化,获得1987、2000年土地覆盖图与1987~2000年土地覆盖变化图.
这些数据将是构建动态监测信息系统的主要数据源;五是从1∶25万比例尺的分层地形图中提取居民点、道路与河网等辅助信息,作为要搭建的系统的辅助数据.
六是利用案例区环境监测台站的实地观测数据,这些数据一方面作为遥感数据解译精度验证的参照数据,另一方面直接进入到分布式监测系统的设计体系中,为待建系统提供点上的数据与信息.
因为该系统主要利用遥感数据进行环境变化的动态监测,所以遥感数据的解译精度对解译结果的影响非常大.
鉴于此,采用抽样分析法对1987、2000年遥感数据的解译精度进行分析.
采样设计如下:参照案例区行政边界生成覆盖全区的1km矢量网格图,用矢量网格的横纵坐标标记解译的景观图斑的位置.
在选择采样区时,剔除了不完整的位于边界的网格,完整的网格共有23400个,选择468个(网格总数的20%)作为抽样区.
选取样区的原则是目视解译时该区的地表景观相对复杂,同时兼顾选择样区空间分布上的均衡.
在用当地的景观照片与实地资料进行验证时,将解译精度分为0~10共11个等级类,每个等级类上的数字表示了所解译的土地利用类型在影像上占实际图斑的比例.
类型总精度为判断完全正确的该类型的图斑数占该类型抽样图斑总数的比例,1987年遥感数据解译精度,如表1所示.
从表1可以看出,除了林地的解译精度稍低(低于90%)以外,其他类型的精度都大于或者高于90%,由此可见,1987年遥感数据的解译精度能够达到分析精度的要求.
通过同样的抽样分析,获得了2000年遥感数据的解译精度为96.
73%,由此可见,数据的精度满足环境监测的目标需求.
2系统的功能设计与需求分析获得了遥感解译数据之后,就可以将解译数据调入系统中,利用系统的集成分析功能,判定监测时段(1987~2000年)安徽农业科学,JournalofAnhuiAgri.
Sci.
2008,36(1):33-36,39责任编辑庆责任校对马君叶1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.
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net案例区环境变化的主导特征,并通过对土地覆盖变化与转移信息的概括,发现环境变化的态势与规律.
要搭建这样一个系统需考虑:第一,该系统必须在拓扑结构上是分布式的,只有这样才能保证将分散的、从台站上的环境监测数据、气象数据与面域分布的遥感数据结合起来.
尽管由于监测目标的局限,在监测目标的设计中,重点考察利用遥感数据监测环境的变化中的土地覆盖状况的变化,但是为构建一个能够集成多源信息的系统,需要在系统设计上做出一些前瞻性的考虑,将该系统设计成一个分布式的(将环境监测台站数据与遥感数据结合的)运行系统.
第二,该系统必须能够实时访问,这就要求将该系统设计成一个基于Internet的系统[10],而且,要设计的系统还必须遵循一种"瘦客户端"机制,也就是说,对客户端的软、硬件的要求尽量越低越好[11],基于这样的考虑,在开发软件的选择上,需要选择支持瘦客户端的软件平台.
第三,所开发的系统,还必须具有较高的可扩展性,也就是说,构建的系统必须是一个开放的系统,可以根据用户的需求,扩展或者改善一些新功能,也可以在某些情况下屏蔽一些不用的功能.
基于以上功能需求的考虑,选择美国ESRI的ArcIMS软件作为开发该系统的基础平台.
表11987年遥感解译检验精度分析Table1Precisionanalysisofremotesensinginterpretationtestin1987验证类型Authenticationtype图斑数No.
offigurespots解译精度分级与图斑数GradingtheprecisioninterpretionandNo.
offigurespots0102030405060708090100总精度Totalprecision耕地Farmland801217695.
00林地Woodland1001111288686.
00草地Grassland8011227492.
50水域Waters60115896.
67建设用地Constructionsites881111218192.
05未利用地Unusedland601111115490.
00合计Total46830110443101342991.
673系统的体系结构与实现系统继承了ArcIMS的体系结构,从总体上看,由两大部分组成:客户端(浏览器)和服务器端,属于典型的C/S结构.
从拓扑结构上看,该系统是基于Internet、面向用户定制需求的分布式信息系统.
该系统的技术内核是ArcIMS客户机与服务器机制.
ArcIMS技术支持在浏览器内的地图缩放漫游、图层控制、查询、空间分析以及栅矢叠加分析等功能,此外,ArcIMS还具有二次开发方便,可以定制出个性化的功能界面的特点.
其服务器配置有多种方案,可根据实际需要选择不同的Web服务器,可以将应用服务器和空间服务器分装在不同的主机上分工协作,从而平衡负载,提高系统运行速度,保证其在服务器构架上的灵活性.
同时其构建的应用系统具有数据安全、服务安全和系统安全的多重安全保证,保证系统的安全、高效运行.
在空间数据通道中实现WebGIS的空间信息服务,包括地图放大、缩小、漫游、缓冲区分析及以图查文(简单属性数据)和以文查图等功能[12].
而且,由于采用了分布式信息系统结构,利用最先进的分布式计算技术来处理分布在网络上的异构多源的地理信息,集成网络上不同平台上的空间服务,构建一个物理上分布,逻辑上统一的地理信息系统.
它的结构特点是由一台主机带多个工作站,各工作站可以根据不同的需要做不同的数据处理和存取操作[13].
系统在设计上遵循的"集中管理和分布式监测"的原理,方便了监测数据与信息的实时采集、更新和统一分发.
案例区环境监测的内嵌于Web页上的系统界面,如图1所示.
从图1可以看出,该系统已经具备了传统的GIS空间分析功能,包括地图放大、缩小、漫游、全图显示、缩放至当前活动图层、前视图、后视图等浏览功能,定位、查询、寻找、矩形选择、线选择、区域选择、圆选择、数据显示、清除选择查询功能与测量、地图单位更改、缓冲分析、打印、图层属性、输出、关闭地图等功能.
图1Web页上分布式环境监测信息系统的界面Fig.
1InterfaceofdistributedenvironmentmonitoringinformationsystemonWebpage系统调用的数据格式是多样的,既可以是矢量数据,也可以是图像数据或者赋予了空间位置信息的、由各观测台站采集到的台站数据.
这样,可以通过在系统中调入信息,如调入1987与2000年土地覆盖变化的遥感解译信息,利用系统的空间分析功能,找到1987~2000年案例区环境变化的主导过程,通过考察土地覆盖转移的情况,弄清案例区环境变化的方向与强度.
系统的分布式特征保证了系统进行环境动态监测、获取与更新数据的实时性与安全性.
例如,当某用户在浏览器上访问系统时,系统首先要求他输入用户名和口令,然后根据用户的权限认证情况启动一定的用户界面.
如果是普通用户,系统将根据元数据请求启动分布式数据获取并显示相应区域的数据.
如果是系统管理员或者需要更新数据,系统的元数据服务器将基于收到的请求来更新元数据库,并建议用户更新位于服务器端的数据库.
4系统的功能通过继承ArcIMS客户机与服务器信息应答与传输机制,系统具备了集成分布式采集到的环境数据与空间查询与分析的功能.
利用该系统进行信息查询的情况,如图2所示.
如果要查询案例区草地(用地类型编码为3)的面积,可以打开系统的查询设计器,并构造(LANDCOVER=3)查询条件,点击执行(Execute)按钮后,系统就会显示出所有符合条43安徽农业科学2008年1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.
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net件的查询结果.
只要用户有浏览或者维护系统(数据库)的权限,他就可以在Internet上的任何一台终端上看到查询结果.
而且,还可以就查询到的结果作进一步的统计.
从图2可以看出,案例区符合查询条件的记录(即用地类型为草地)有3478条记录,平均草地的图斑面积接近600hm2,案例区2000年共有草地面积200万hm2.
系统执行缓冲区分析的主要过程,如图3所示,在执行缓冲区分析时,需要首先以某种方式(图3中为以多边形方式选择)选择标定物———太仆寺旗旗驻地之后,再利用系统的缓冲区分析快捷按钮执行距太仆寺旗驻地50km以内草地面积分布的缓冲区分析,圆形区域与案例区边界的交集就是要选择的草地图斑.
同样,这样的空间分析过程及其结果可以实现并显示在该系统分布式拓扑的任何一个终端上.
图2系统执行查询分析功能Fig.
2Executionofqueryanalysisfunctioninthesystem图3系统执行缓冲分析功能Fig.
3Executionofbufferanalysisinthesystem该系统的分布式结构充分利用了ArcIMS本身负载的客户端功能,并确保了客户端与服务器之间互操作的畅通[13-14],这使得客户端或者服务器的监测与判定、决策信息可以以MapNotes的形式实时传递并显示连接在网络的任何一台计算机上(图4).
同时,该系统还可以实时创建Edit2Notes,保存成地图的空间和属性数据并提交服务器,向服务器端提供监测信息(图5).
由于系统的结构是分布式的,而且采集到的信息都是基于空间的,这为数据的空间定位与图形化表征提供了一个运行效率高、操作简便的接口.
5利用该系统监测案例区环境的主导变化利用该系统对案例区1987~2000年环境变化情况进行了监测分析.
首先,利用该系统快速监测分析了案例区草地退化的态势.
图6是利用系统的GIS空间分析与显示功能显示的1987~2000年间草地面积收缩的空间分布情况.
从图6可以看出,监测的13年间,草地面积收缩的趋势广泛分布.
考察收缩草地的流向发现,减少的草地面积主要流向了抛荒地与未利用地,面积达5万hm2,占草地总收缩面积的31%,其次,通过进一步查询相关信息(图7)发现,大约有图4利用MapNotes识别并提交空间监测信息Fig.
4RecognitionandsubmissionofspatialmonitoringinformationbyusingMapNotes图5利用EditNotes记录并提交监测结果Fig.
5RecordandsubmissionofmonitoringresultsbyusingEdit2Notes图6利用该系统监测案例区草地收缩态势Fig.
6Monitoringofgrasslandshrinkagesituationincaseregionbyusingthissystem1000hm2(占草地总收缩面积的1%)的草地流向了林地.
考察发现,这种草地向林地的转移趋势与当地实施造林等一系列生态工程不无关系.
利用该系统的查询功能,能够快捷地发现草地面积流失的结构特征.
根据遥感图像上的草地覆盖度特征[15],把草地划分为高覆盖草地、中覆盖草地与低覆盖草地,发现草地的收缩以中覆盖草地为主,1987~2000年,5336卷1期战金艳等分布式信息系统的设计及其在环境动态监测中的应用1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.
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net有大约9.
6万hm2占草地总流失面积55%的、覆盖程度中等的草地转移为其他用地类型,而其中大约23%的草地被抛荒并转移为未利用土地.
此外,高覆盖度草地的流失,尤其是高覆盖度草地向滩地(计算在水域面积中)与林地的转移也比较显著.
低覆盖度草地向其他用地类型转移比例虽然不高,仅占草地总收缩面积的19%,但其绝对面积损失依然不小,1987~2000年总面积仅减少了3.
3万hm2,而且,低覆盖草地的流失多体现了向水域、未利用土地与林地的转移.
图7利用该系统查询草地变化信息Fig.
7Queryofgrasslandchangeinformationsbyusingthissystem通过利用该系统对案例区1987与2000年草地变化的监测,提取出其间草地扩张的分布信息.
图8为利用系统的空间分析功能显示的(在服务器端)的草地扩张的空间分布情况.
图8利用该系统反演案例区草地扩张态势Fig.
8Inversionofgrasslandexpansionsituationincaseregionbyusingthissystem从图8可以看出,由于政府在内蒙古中南部的一些生态脆弱区实施草地保育、退牧还草等生态保护的一系列举措,在案例区的西北部与东南部部分生态条件较好的地区出现了草地扩张的态势.
综合内蒙古中南部草地面积收缩与扩张的信息,可以发现期间草地的退化态势确实存在(图9).
从图9可以看出,案例区西部与西北部旗县生态环境条件较为恶劣的一些地区草地退化的态势也比较明显.
从总体上看,1987~2000年,内蒙古中南部的草地退化主要体现为高覆盖草地向中覆盖度草地与低覆盖度草地的退化,而且总体上以高覆盖度草地的退化为主,13年间高覆盖度草地退化了3万hm2以上,是中覆盖度草地总退化面积的2倍以上.
利用该系统的信息查询与空间统计功能,发现1987~2000年,大约有1.
5万hm2的抛荒地与未利用被转移为草地,同时有近2000hm2的耕地被退耕为草地,由此可见,未利用土地向耕地转移,尤其是未利用土地向高覆盖度草地与低覆盖度草地的转移是监测时段草地扩张的主要面积来源,期间分别有近7000、6000hm2的未利用土地(各占未利用土地总转出面积的45%、42%)转移为草地面积,并体现出系统监测到的草地面积扩张的情况.
图9利用该系统判别草地退化的集中分布区Fig.
9Differentiationoftheconcentrateddistributionareaofdegen2eratedgrasslandbyusingthissystem环境监测方面的专题是多方面的,该系统实现生态监测的专题也可以是多方面的.
其监测主题的定制依赖于案例区的实际情况.
例如,还可以利用系统监测案例区荒漠化扩展的情况,监测结果发现,1987~2000年,该区域的荒漠化主要以土地沙化与盐渍化为主.
此外有少量的水域与滩地也出现了一定程度的沼泽化趋势.
测算发现,13年间土地沙化面积近5万hm2,盐渍化土地近3000hm2;此外,还有大约80hm2的土地发生了沼泽化.
6结论利用ArcIMS的技术框架,设计能够集成多源数据的分布式信息系统.
该系统具有几个突出优点[16]:第一,该系统属于一个分布式系统,既能读取分散布局的生态观测台站、气象台站与水文台站的信息,也能读取遥感数据信息,实现了信息的分布式采集、实时传输与动态监测,不仅节省了大量的人力、物力费用,而且提高了信息传输的效率.
第二,系统所有采集到的数据都附有空间位置信息,空间位置信息与属性信息的集成采集与传输为形成时空针对性的决策提供图文数据支撑.
第三,该系统实现了从客户端的数据采集与传输到服务器端的集成、反馈与实时调控的一体化作业流程,利用MapNotes与EditNotes功能实现了监测到的图文信息的同步传输,保证了监测的时效性.
利用该系统对内蒙古中南部1987~2000年土地覆被情况进行监测,结果发现,草地退化与荒漠化扩展是该区最需要关注的生态问题.
利用该系统,不仅判定了草地面积收缩的时空分布规律,而且还判定草地流失的方向及其结构特征;同时,基于该系统采集的信息,发现了由于实施生态工程而导致的草地扩张的集中分布区.
利用该系统的分布式监测与信息查询的功能,还判定了内蒙古中南部草地退化主要以高覆盖度草地与中覆盖度草地向低覆盖度转移为主的规律.
此外,还利用该系统监测了案例区荒漠化扩展的态势,发现了1987~2000年该区的荒漠化主要是土地沙化、盐渍化(下转第39页)63安徽农业科学2008年1994-2008ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.
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net3小结与讨论PPV基因组共编码2种蛋白即结构蛋白(VP1、VP2、VP3)和非结构蛋白(NS1、NS2、NS3).
目前国内外关于猪细小病毒分子生物学的研究逐渐增多,主要集中在VP1和VP2基因方面.
VP2是PPV的主要结构蛋白,分子量为64kD,能够诱导机体产生中和抗体,保护机体免遭病毒的攻击,具有良好的免疫原性.
通过该试验可知,Vaccine株扩增产物长度为656bp,与两引物之间的NADL-2株的序列长度不相符,与NADL-2株相比缺失了781bp.
Maranga等将猪细小病毒利用VP2基因制成重组疫苗,免疫母猪后产生强的抗PPV感染能力[7].
众多试验证实,应用VP2基因重组作为疫苗或者免疫原能够获得较为理想的效果.
基于这些试验结果,该试验扩增了PPVVP2基因,以期为基因疫苗的进一步研究奠定基础.
国内外关于猪细小病毒基因疫苗的报道较少.
赵俊龙等利用真核表达载体构建了含有VP1和VP2的基因疫苗,分别以肌内注射的方式间隔2周免疫小鼠2次,结果表明所有表达质粒均能诱导产生明显的细胞免疫和体液免疫;崔保安等将IL22和VP2基因一同构建了真核表达,证实了VP2在体内具有良好的免疫原性,并且IL22具有增强其免疫原性的作用.
这些结果都为全面研究猪细小病毒基因疫苗提供了理论依据[8-9].
应用DNAStar软件对Vaccine株与NADL22株的VP2进行了比较分析,发现两者核苷酸同源性为98.
9%,氨基酸同源性为97.
2%,具有相当高的同源性,且VP序列是PPV基因组中最易变的,可以推测整个基因组变异亦很小.
关于B细胞表位的预测参数较多,必须综合考虑多种参数,以克服单参数预测模型的局限性,提高预测的准确性.
其中,亲水性氨基酸残基位于表面的可能性、二级结构的预测及抗原指数尤为重要,因为亲水性和表面可能性是形成表位的首要条件[10].
总之,作为B细胞抗原表位首先应易于蛋白抗原表面,且具有一定的柔性,以利于与B细胞抗原受体或抗体结合.
经抗原指数、亲水性指数和蛋白质表面可能性指数筛选出的氨基酸区段中(抗原指数≥0,亲水性指数≥0,以及氨基酸的表面可能性指数≥1),如果内部或附近又具有柔性结构,则有可能是B细胞表位.
总之,VP2蛋白较有可能成为B细胞表位的区段位于N端第10~18、34~39、94~103、121~126、137~144、156~165和209~214区段.
预测和确定VP2蛋白的抗原表位,一方面有利于对VP2基因进一步成功表达,为发展特异性和敏感性诊断系统和研制疫苗提供有力的技术依据,另一方面为研究蛋白质特性分析提供理论依据.
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(上接第36页)为主.
这也表明该系统的分布式、支持矢量数据保存与传输与可扩展的特征将为开展其他类似的环境监测提供了必要的技术支持.
总之,研究设计的分布式信息系统,实现了多源数据的集成,为区域环境动态监测提供了数据集成平台,提供了动态评估区域环境质量的有效途径,适宜在更多的地区推广应用,从而实现为环境保护、资源开发利用提供更多科学决策信息的目标.
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