大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)研究

蔡 軍，趙黎明，許麗人，許 瑞

（1.天津大學(xué) 管理學(xué)院，天津300072；2.北京應(yīng)用氣象研究所，北京100029；3.中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣邊界層物理和大氣化學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100029；4.北京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院，北京100191）

0 引 言

1995年10月，美國(guó)防部建模與仿真辦公室頒布了 “國(guó)防部建模與仿真主計(jì)劃 （MSMP）”，并將自然環(huán)境的及時(shí)和權(quán)威表示列為國(guó)防部建模與仿真發(fā)展的六大目標(biāo)之一。為此，國(guó)防部組織實(shí)施大氣和空間自然環(huán)境建模與仿真計(jì)劃 （ASNE MSEA）。2000年，建模與仿真辦公室公布了“整體自然環(huán)境 （INE）計(jì)劃”，重點(diǎn)是提供自然環(huán)境的完整權(quán)威描述。這些計(jì)劃的實(shí)施推動(dòng)了仿真公共基礎(chǔ)技術(shù)的迅速發(fā)展，如，動(dòng)態(tài)大氣環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)境數(shù)據(jù)表示與交換規(guī)范 （SEDRIS）、總環(huán)境庫(kù) （MEL）、環(huán)境劇情生成 （ESG）、環(huán)境聯(lián)邦 （EnvironFed）等。其中，環(huán)境劇情生成技術(shù)是對(duì)用戶的特定環(huán)境信息需求做出及時(shí)回應(yīng)，快速自動(dòng)地生成滿足用戶需要的、且物理一致的大氣環(huán)境綜合劇情，并以標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的格式分發(fā)，以滿足用戶對(duì)特定區(qū)域、時(shí)間和環(huán)境條件下的仿真劇情的需求。當(dāng)前，模擬訓(xùn)練、仿真分析和作戰(zhàn)推演等對(duì)大氣環(huán)境劇情提出了不同的需求，而不同的仿真劇情通常需要不同的大氣環(huán)境狀態(tài)或條件，基于當(dāng)今先進(jìn)數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)不斷擴(kuò)充的數(shù)據(jù)量現(xiàn)狀，以及仿真領(lǐng)域?qū)τ诖髿猸h(huán)境的集成和權(quán)威表達(dá)的需求，急需開(kāi)展新的數(shù)據(jù)挖掘、管理和獲取技術(shù)［1］。本研究面向仿真應(yīng)用，基于模糊邏輯搜索原理實(shí)現(xiàn)了大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)。

1 劇情生成引擎框架

在大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)中，劇情生成引擎為其核心內(nèi)容，它主要包括模糊邏輯搜索模塊、劇情產(chǎn)品生成模塊和大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫(kù)3部分，如圖1所示。

圖1 大氣環(huán)境劇情生成引擎框架

大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)為大氣環(huán)境劇情生成提供了底層數(shù)據(jù)源支持，是劇情生成進(jìn)行的基礎(chǔ)。通過(guò)設(shè)計(jì)大氣環(huán)境數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，可以存儲(chǔ)站點(diǎn)數(shù)據(jù)或格點(diǎn)數(shù)據(jù)。大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)雖然不歸入劇情生成引擎框架中，但卻是大氣環(huán)境劇情生成不可或缺的部分。內(nèi)部數(shù)據(jù)越充分，劇情生成引擎搜索到用戶需求數(shù)據(jù)的可能性越大［2］。

模糊邏輯搜索模塊是整個(gè)引擎的核心，其功能是根據(jù)用戶提出的基于人類語(yǔ)言的搜索條件，從大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)中提取數(shù)據(jù)，利用模糊邏輯算法計(jì)算數(shù)據(jù)記錄的符合度并排序，得到候選事件列表供用戶選擇［3］。

大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫(kù)由兩部分組成：劇情語(yǔ)義規(guī)則、劇情物理規(guī)則庫(kù)。分別為模糊邏輯搜索提供相應(yīng)的語(yǔ)義規(guī)范和物理規(guī)則。

劇情產(chǎn)品生成模塊負(fù)責(zé)劇情數(shù)據(jù)的后處理。主要包括劇情數(shù)據(jù)集的表示、劇情數(shù)據(jù)的可視化、數(shù)據(jù)文件的生成等一系列的數(shù)據(jù)處理功能。

用戶進(jìn)行劇情組織后，模糊邏輯搜索引擎對(duì)大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索。大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫(kù)對(duì)模糊邏輯搜索中的人類語(yǔ)言條件進(jìn)行映射，支持模糊邏輯搜索。搜索到的數(shù)據(jù)集經(jīng)過(guò)用戶選擇后進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品的生成。由以上各部分協(xié)同工作，使大氣環(huán)境劇情生成引擎能夠支持自然語(yǔ)言對(duì)大氣環(huán)境條件和大氣環(huán)境信息描述；基于模糊邏輯的高效數(shù)據(jù)挖掘和挖掘結(jié)果評(píng)估；滿足物理一致性需求的大氣環(huán)境劇情組織。為用戶使用提供合理、準(zhǔn)確、規(guī)范的大氣環(huán)境劇情產(chǎn)品［4］。

2 模糊邏輯搜索

大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)為用戶提供了一種基于人類語(yǔ)言的劇情組織方法，使用戶可以用更為直觀的語(yǔ)言來(lái)設(shè)置搜索條件。但對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)則需要在人類語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間建立映射，這就涉及到模糊邏輯搜索。

2.1 模糊邏輯搜索原理

用帶有模糊限定算子 （例如：很，略，比較，非常等）的從人類語(yǔ)言提煉出來(lái)的語(yǔ)言變量 （例如：年輕，非常年輕等）或者模糊數(shù) （例如，大約25，45左右等）來(lái)代替多值邏輯中命題的確切數(shù)字真值，就構(gòu)成模糊語(yǔ)言邏輯，簡(jiǎn)稱模糊邏輯。它為諸如人類語(yǔ)言變量一類的模糊信息的描述和處理提供了理論基礎(chǔ)。

在傳統(tǒng)型對(duì)象空間X中的一個(gè)集合A的隸屬關(guān)系可以用指標(biāo)函數(shù)IA（.）：X→ ｛0，1｝來(lái)表示［5］。對(duì)象空間中的元素對(duì)于A的隸屬度非0則1。如圖2為段 ［5，8］在實(shí)數(shù)空間R上的指標(biāo)函數(shù)I［5，8］：R→ ｛0，1｝。

圖2 傳統(tǒng)集合 ［5，8］的指標(biāo)函數(shù)

對(duì)于人類語(yǔ)言來(lái)說(shuō)，描述一個(gè)元素是否屬于某個(gè)區(qū)間時(shí)卻無(wú)法用明確的0和1來(lái)定義，此時(shí)就需要使用模糊集來(lái)定義。模糊集衡量元素對(duì)集合的隸屬度時(shí)指標(biāo)函數(shù)值允許取在0、1之間。對(duì)象空間X中的一個(gè)模糊集合A通過(guò)隸屬度函數(shù)μA（.）：X→ ｛0，1｝來(lái)定義。X中的每一個(gè)元素對(duì)集合A的隸屬度都在0、1之間。如圖3所示為模糊集合［5，8］的隸屬度函數(shù)。

圖3 模糊集合 ［5，8］的隸屬度函數(shù)

對(duì)二元模糊集合的隸屬度函數(shù)進(jìn)行邏輯操作可以由普通二元集合的指標(biāo)函數(shù)邏輯操作進(jìn)行推廣［6］。如兩個(gè)一維模糊集合隸屬度函數(shù)μA（X），μB（X）進(jìn)行與 （AND）操作后的隸屬度函數(shù)為min（μA，μB）；或 （OR）操作后的隸屬度函數(shù)為 max（μA，μB）；非 （NOT）操作后的隸屬度函數(shù)為示例如圖4所示。

圖4 二元模糊集合的與、或、非操作

在大氣環(huán)境劇情中，使用人類語(yǔ)言去描述大氣屬性，比如溫度采用 “熱”、“冷”、“適中”等來(lái)區(qū)分。這樣的區(qū)間即可以用模糊集合來(lái)表示，它的隸屬度函數(shù)則根據(jù)氣象學(xué)的規(guī)范或是專家經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定。本研究實(shí)例的隸屬度函數(shù)的確定使用generic bell方程［7］

式中：——數(shù)據(jù)變量的范圍［0，1］，a——半寬，b／2a——斜率，c—— “bell”的對(duì)稱中心。

以大氣環(huán)境中的溫度屬性為例，它的模糊集有 “寒冷”、“涼爽”、“適中”、“溫暖”、“酷熱”，它的隸屬度函數(shù)參數(shù)表如表1所示。

表1 溫度語(yǔ)言變量隸屬度參數(shù)

對(duì)不同的大氣環(huán)境屬性，根據(jù)專業(yè)知識(shí)進(jìn)行分析設(shè)定相應(yīng)參數(shù)，即可在模糊搜索中使用g－bell隸屬度函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境變量的隸屬程度。

2.2 模糊邏輯搜索機(jī)制

大氣環(huán)境劇情過(guò)程基于模糊邏輯搜索原理而實(shí)現(xiàn)，同時(shí)也對(duì)它的應(yīng)用進(jìn)行了拓展。用戶對(duì)劇情進(jìn)行組織，確定需要進(jìn)行搜索的大氣屬性。對(duì)于單點(diǎn)，它的每一種大氣屬性值相對(duì)于搜索條件都有一個(gè)介于0和1的隸屬度，也就是模糊搜索算法的判斷依據(jù)。單點(diǎn)在時(shí)間序列上的隸屬度采用平均算法

式中：ti＝t0＋iΔt。

對(duì)于時(shí)間固定，多點(diǎn)隸屬度的計(jì)算可采用同樣的算法進(jìn)行計(jì)算。

以上3種基本情況的組合可以完成環(huán)境劇情中產(chǎn)生的所有隸屬度計(jì)算，模糊邏輯搜索即建立在此基礎(chǔ)上。

為提高模糊邏輯搜索效率，針對(duì)不同的搜索需求，數(shù)據(jù)集的劃分也采用不同的方法［8－9］。本研究在劇情組織中提供了 “固定空間區(qū)域搜索滿足時(shí)間劇情的時(shí)間段”和 “固定時(shí)間區(qū)域搜索滿足時(shí)間劇情的空間域”兩種搜索方式。因此對(duì)于數(shù)據(jù)段落的劃分主要在時(shí)間維上和空間經(jīng)緯度兩個(gè)維度上進(jìn)行分塊，搜索過(guò)程中對(duì)單塊數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行隸屬度計(jì)算。分塊的大小則取決于用戶對(duì)搜索區(qū)域的設(shè)置。

一般情況下，很難在大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索到完全符合用戶劇情設(shè)置的數(shù)據(jù)，仿真系統(tǒng)考慮到仿真的可信度也并非需要完全滿足設(shè)置的大氣數(shù)據(jù)。這也正是環(huán)境劇情使用基于人類語(yǔ)言的方式進(jìn)行組織的主要原因。通過(guò)在模糊搜索過(guò)程中計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)集的模糊隸屬度值。最后通過(guò)比較排序，提取符合度比較靠前的數(shù)據(jù)集，存入候選事件列表反饋給劇情用戶。用戶即可依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷搜索到的數(shù)據(jù)集是否可用。

2.3 模糊邏輯搜索步驟

模糊邏輯的搜索步驟參考了數(shù)據(jù)挖掘的原理［10］，如圖5所示。

圖5 模糊邏輯搜索數(shù)據(jù)流程

數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)用戶的劇情范圍設(shè)置，從大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)中查詢相應(yīng)的數(shù)據(jù)。同時(shí)根據(jù)用戶的劇情條件設(shè)置對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊操作，產(chǎn)生數(shù)據(jù)集用于進(jìn)行模糊邏輯隸屬度計(jì)算。

數(shù)據(jù)集隸屬度計(jì)算：使用g－bell函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行各項(xiàng)屬性隸屬度計(jì)算，再計(jì)算出整個(gè)數(shù)據(jù)集隸屬度。

數(shù)據(jù)集排序：對(duì)經(jīng)過(guò)模糊邏輯運(yùn)算的數(shù)據(jù)集進(jìn)行隸屬度排序。更新候選事件列表。

更新數(shù)據(jù)集：在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中是根據(jù)用戶劇情設(shè)置對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行矩形劃分生成數(shù)據(jù)集的。但實(shí)際情況中有可能出現(xiàn)兩個(gè)數(shù)據(jù)集邊界區(qū)域的隸屬度很高，從兩個(gè)數(shù)據(jù)集分別的隸屬度上卻體現(xiàn)不出來(lái)。這里對(duì)經(jīng)過(guò)排序的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，拋掉隸屬度為0的數(shù)據(jù)集。對(duì)隸屬度較高，同時(shí)有接觸的數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新劃分計(jì)算隸屬度，提高模糊邏輯搜索的準(zhǔn)確性。

3 大氣環(huán)境劇情規(guī)則

模糊邏輯搜索的關(guān)鍵技術(shù)之一為隸屬度函數(shù)的確定，但人類語(yǔ)言變量針對(duì)不同的大氣環(huán)境屬性描述的也不盡相同，因此無(wú)法確定一個(gè)固定的隸屬度函數(shù)以適應(yīng)所有的搜索情況。大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫(kù)可以讓具有專業(yè)知識(shí)的管理員用戶對(duì)語(yǔ)言變量進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，使模糊邏輯搜索引擎動(dòng)態(tài)的建立隸屬度函數(shù)。大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫(kù)包括劇情語(yǔ)義規(guī)則庫(kù)和劇情物理規(guī)則庫(kù)［11］本文采用XML建立大氣環(huán)境劇情的規(guī)則庫(kù)，使想定生成引擎可以方便、快速的對(duì)劇情語(yǔ)義規(guī)則進(jìn)行查詢［12］。

3.1 劇情語(yǔ)義規(guī)則

在劇情組織過(guò)程中，用戶設(shè)置一般是通過(guò)溫度 “涼爽”，南風(fēng) “弱”之類的人類語(yǔ)言組織起來(lái)的。模糊搜索引擎在執(zhí)行搜索之前首先需要將這些人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)描述語(yǔ)言才能進(jìn)行下一步的工作。也即是需要一個(gè)規(guī)則集能夠?qū)⑷祟愓Z(yǔ)言映射成隸屬度函數(shù)，這就是劇情語(yǔ)義規(guī)則庫(kù)。

根據(jù)模糊邏輯模型g－bell建立的隸屬度函數(shù)，需要每一個(gè)大氣屬性提供幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，包括屬性上下限，以及每個(gè)屬性語(yǔ)言變量對(duì)應(yīng)的對(duì)稱中心、半寬和斜度［13］。

以大氣環(huán)境溫度屬性為例，前文為溫度屬性定義了5個(gè)語(yǔ)言變量，在語(yǔ)義規(guī)則庫(kù)中就需要分別對(duì)這5個(gè)語(yǔ)言變量的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，以供模糊邏輯查詢時(shí)進(jìn)行映射。如表1即為各語(yǔ)言變量的參數(shù)。為了更好地進(jìn)行模糊邏輯查詢，同時(shí)還需要對(duì)大氣屬性的上下限進(jìn)行設(shè)置。

3.2 劇情物理規(guī)則

劇情語(yǔ)義規(guī)則主要是將人類具有模糊性的語(yǔ)言映射成數(shù)學(xué)語(yǔ)言，而劇情物理規(guī)則根據(jù)大氣環(huán)境自身的物理特性對(duì)劇情過(guò)程進(jìn)行一定的約束，使劇情產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、可信。

大氣環(huán)境的物理規(guī)則分為兩類，一類是各物理屬性之間的相互約束關(guān)系，另一類是不同地域?qū)ξ锢韺傩远x的偏差。對(duì)于第一類，主要是對(duì)用戶的劇情組織提供一定的約束與建議。諸如 “降雨量大”與 “氣壓高”很難同時(shí)發(fā)生，用戶在同時(shí)設(shè)置了這兩種情況時(shí)約束即產(chǎn)生作用，提醒用戶以減少不必要的查詢時(shí)間浪費(fèi)。第二類主要產(chǎn)生于人們?cè)诓煌赜驅(qū)Νh(huán)境模糊量的定義上會(huì)產(chǎn)生偏差。比如處于熱帶的人對(duì)于溫度 “適中”的定義與處于溫帶的人對(duì)于同一個(gè)概念的定義肯定會(huì)有一定的差異。建立物理規(guī)則庫(kù)可以在模糊邏輯搜索過(guò)程中通過(guò)修正隸屬度函數(shù)來(lái)消減偏差。也可在劇情過(guò)程中不區(qū)別地理差異，以絕對(duì)的數(shù)值區(qū)間定義環(huán)境屬性變量。

4 劇情產(chǎn)品生成

大氣環(huán)境劇情生成的最終目的是為仿真用戶提供符合劇情組織的大氣環(huán)境數(shù)據(jù)。模糊邏輯搜索引擎通過(guò)對(duì)大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行搜索得到一系列的候選事件集并依照隸屬度進(jìn)行排序。最后進(jìn)行數(shù)據(jù)的后處理，即數(shù)據(jù)文件的生成和數(shù)據(jù)可視化。

4.1 劇情數(shù)據(jù)文件生成

當(dāng)用戶在候選事件列表中選擇了數(shù)據(jù)集后，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)集生成為用戶選擇的數(shù)據(jù)文件以供用戶在仿真系統(tǒng)中使用。為了以用戶需要的數(shù)據(jù)文件格式輸出，需要考慮不同數(shù)據(jù)格式的編碼問(wèn)題。同時(shí)也需要對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，以在數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)量有限的情況下獲得更高分辨率的環(huán)境數(shù)據(jù)。在劇情生成引擎中的數(shù)據(jù)文件生成步驟如下：

（1）用戶選擇數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)范圍、分辨率、數(shù)據(jù)格式進(jìn)行設(shè)置。

（2）從大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取對(duì)應(yīng)范圍的數(shù)據(jù)。

（3）依照用戶的設(shè)置，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行裁剪和插值處理。

（4）針對(duì)用戶設(shè)定的數(shù)據(jù)格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼輸出。

數(shù)據(jù)的裁剪主要依據(jù)用戶的設(shè)置對(duì)生成數(shù)據(jù)的范圍進(jìn)行修改。由于數(shù)據(jù)資源的限制，搜索到的數(shù)據(jù)集分辨率一般無(wú)法滿足仿真系統(tǒng)對(duì)分辨率的需求。此時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，達(dá)到用戶需要的分辨率。為此，本文采用雙線性插值。

如圖6所示，已知A、B、C、D這4點(diǎn)的屬性值，為求P點(diǎn)的屬性值，首先在y方向上進(jìn)行線性插值，求出Q、R的屬性值fQ、fR

對(duì)Q、R在x方向上進(jìn)行插值得到P點(diǎn)的屬性值fP

4.2 劇情數(shù)據(jù)可視化

模糊邏輯搜索對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隸屬度計(jì)算、排序生成候選事件集。用戶通過(guò)數(shù)據(jù)表無(wú)法直觀的判斷候選事件集中高隸屬度的數(shù)據(jù)在整體分布上是否滿足需求。為了給用戶提供一種通過(guò)經(jīng)驗(yàn)手段分析數(shù)據(jù)的途徑，需要對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理［14］。

圖6 雙線性插值

GrADS（grid analysis and display system）是由COLA推出的全32位交互操作的大氣環(huán)境格點(diǎn)數(shù)據(jù)和站點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析和顯示環(huán)境［15］。本文以某一時(shí)間段的全球格點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，基于人類語(yǔ)言設(shè)定相應(yīng)的想定劇情，通過(guò)設(shè)計(jì)的大氣環(huán)境想定生成引擎對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，產(chǎn)生數(shù)據(jù)集。并采用GrADS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)集的可視化實(shí)現(xiàn)，生成數(shù)據(jù)的基本效果如圖7所示。

5 結(jié)束語(yǔ)

本研究設(shè)計(jì)提出了劇情生成引擎的邏輯框架，包括模糊邏輯搜索模塊、劇情產(chǎn)品生成模塊以及劇情規(guī)則庫(kù)，然后分別研究了3個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)現(xiàn)方法。針對(duì)模糊邏輯搜索這一核心模塊，從環(huán)境劇情的概念以及模糊集理論出發(fā)，提出了適用于大氣環(huán)境劇情的模糊搜索機(jī)制和搜索算法；對(duì)于大氣環(huán)境劇情規(guī)則，則以模糊邏輯搜索為目的，設(shè)計(jì)了劇情語(yǔ)義規(guī)范庫(kù)和物理規(guī)則庫(kù)，以XML文件組織和存儲(chǔ)規(guī)則庫(kù)，為劇情生成提供了語(yǔ)義參數(shù)和物理約束支持；而在劇情產(chǎn)品生成模塊中，對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的可視化以及基于插值法的數(shù)據(jù)生成技術(shù)開(kāi)展了研究，為仿真應(yīng)用中的大氣環(huán)境劇情生成提供了途徑。最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)大氣環(huán)境想定生成引擎進(jìn)行了測(cè)試，得到了符合仿真用戶設(shè)定的大氣環(huán)境數(shù)據(jù)。

圖7 大氣溫度場(chǎng)與相對(duì)濕度等值線

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