基于歷史統計數據的洪水動態地圖設計與實現

鐘琳穎,杜毅賢,徐家鵬,李 楊,3,沈 婕

(1.南京師范大學虛擬地理環境教育部重點實驗室,江蘇 南京 210023)(2.南京師范大學地理科學學院,江蘇 南京 210023)(3.長江三角洲科學數據中心,江蘇 南京 210023)

洪水與民生息息相關,聯合國教科文組織在發布的《國際洪水倡議》中指出,洪水是人類已知的最嚴重的環境災難之一. 洪水每年在全世界影響到大約5.2億人,導致多達25 000人死亡. 中國地處亞洲東部,季風氣候明顯、降水年內分配不均,自古以來水災頻發,再加上“厄爾尼諾”等氣候異常事件,洪災形勢更加嚴峻[1-2]. 其中洪水量級大,雨區籠罩范圍廣,洪水災情嚴重,對國民經濟有較大影響的具有代表性的洪水稱之為歷史大洪水[3]. 1998年,我國長江流域發生了全流域的特大洪水,受災面積2.1×107km2,約 3 000 人死亡,造成了約2 600億元的經濟損失[4].

近年來,數字歷史和歷史數據可視化的工作逐漸興起,歷史學的研究在本質上為敘事—時間—空間的三位一體,非常適合借助具有時空敘事性的可視化方式進行研究,因而歷史統計數據擁有極大的可視化潛力[5]. 其中最具有代表性的拿破侖東征圖,將空間位置、部隊規模、行進方向、氣溫等多種信息融合,以極少的線條表達了極為豐富的歷史內涵,使讀者能夠強烈而直觀地感受到戰爭的殘酷性. 而歷史大洪水作為具有代表性的歷史災害事件,給人類正常生活、生產活動帶來的損失和禍患,在給人類歷史留下不可磨滅記憶的同時,積累了大量的統計數據資料,而科學合理的可視化有助于直觀的記錄這段歷史,以推動洪水歷史數據管理和量化的研究. 關于大洪水的可視化研究最早應用于洪水風險圖的制作,在制圖指南方面,不同國家基于本國實際情況分析了洪水風險圖的數據、內容并規范了符號化的標準. 在設計與制作方面,國內外學者提出了洪水分析方法[6]、創建了水利地圖數據模型[7],并開發了洪水風險圖繪制系統[8]以最大程度地實現制圖流程化與自動化. 但這種可視化成果多是以靜態的方式展現,歷史大洪水作為一個過程性事件,除了空間信息和屬性信息外,還包括時間信息,而傳統的靜態洪水可視化難以生動地展示其發展與變化過程. 因此,近年來的研究開始集中在洪水淹沒范圍的時空模擬,國內外相繼提出了SWMM、InfoworksCS 、SLAMM,MOUSE、SSCM等模型以實現城市內澇的過程模擬[9];文獻[10-11]結合了水文學、GIS技術以及遙感技術等,對洪水發生過程實現了三維可視化展示,提升了模型的表達效果及應用價值. 隨著計算機技術的發展,VR也在洪水災害場景構建方面開始發揮重要作用[12]. 而洪水作為一個綜合性事件,其信息種類多樣,不僅局限于淹沒范圍,眾多學者已對洪澇災害的特征、時空分布以及災害影響情況進行分析,得到大量的學術成果[4,13],但這些成果多仍采用靜態、傳統的可視化方式表達,未能以最直觀、最具表現力的方式連續地表達其時空特點,在一定程度上影響了其在公眾中的傳播. 因而本文提出了基于歷史統計數據的洪水動態地圖設計,它通過分析歷史大洪水統計數據的類別和特征,依照現有洪水發生過程與機理分析的研究總結了洪水動態地圖在不同時空尺度上的要求,在傳統洪水可視化的基礎上拓展了時間維度,引入了時空數據分析及動態可視化的方法,將歷史大洪水的發展過程和時空變化規律以動態可視化的形式展現出來,進而為歷史大洪水的災情的再現,災后的損失評估提供更直觀的依據.

1 歷史大洪水統計數據分析

時空數據可表示地理實體的空間及屬性信息隨時間的發展與變化,具有空間、屬性、時間3個最基本維度[3]. 統計數據也是由空間信息、時間信息和指標信息構成,其中空間信息即統計單元,是統計數據發生的地理空間載體,可對應于時空數據的空間維. 時間信息既體現在統計數據的時間跨度上,也表現在不同時間段內的統計指標由于空間、屬性信息發生變化,反映在時間序列上的特點,可對應于時空數據的時間維. 指標信息是統計數據的類別劃分,包括單一的數量指標及該指標下的若干次級指標[14],主要承載屬性信息,可對應于時空數據的屬性維. 而洪水統計數據作為統計數據的一種,也具有時空數據的特征,本文選擇其中具有代表性的歷史大洪水統計數據展開討論.

1.1 歷史大洪水統計數據類別

根據中華人民共和國水利部發布的中華人民共和國水利行業標準,歷史大洪水信息可分為以下6類,如圖1所示. 其中,綜合信息類描述了與歷史大洪水相關的基本信息及災后對歷史大洪水的總結評價;氣象信息類描述了造成歷史大洪水的氣象信息以及相關分析資料;工程運用信息類描述了為減少歷史大洪水的發生修建的主要水利工程,例如水庫、閘壩等的調度以及相關應用指標等;雨情信息類包含了造成歷史大洪水的雨情信息以及相關分析資料;洪災信息類描述了歷史大洪水對水利工程、社會經濟的影響情況;水情信息類描述了歷史大洪水的發生過程、洪量洪峰情況、水情特征、洪水組成等分析成果;在進行洪水專題圖設計時,可以根據信息所屬類別選擇適當的圖表及表達方式.

圖1 歷史大洪水統計信息分類Fig.1 Classification of historical flood statistics

1.2 歷史大洪水統計數據特征

對應于時空數據的空間、時間和屬性3個最基本維度,歷史大洪水在時空的分布也表現出其空間特征、時間特征及屬性特征:

1.2.1 空間特征

空間特征即洪水的空間分布特征. 暴雨為我國歷史大洪水的主要成因. 中國大陸呈階梯地勢,第二階梯與第三階梯之間的過渡地帶暴雨和洪水頻發,重大的洪澇災害也主要發生在長江流域、珠江流域、黃淮海流域和松遼流域等7大江河流域[15]. 此外,自然、社會等各項因素的差異也會影響洪水災情. 例如經濟發達、人口密度大的地區更容易造成較大的洪災損失. 這使得我國的洪水信息呈現出空間分布不均且集中在水域附近的態勢.

1.2.2 時間特征

時間特征反映了洪水隨時間的變化情況,受雨季時間跨度的變化和降雨集中程度的影響,洪水會隨季節變化呈現出明顯的時間特征:華南地區降水集中在夏、秋兩季,雨季較長,是我國洪澇受災時間最長、次數最多的地區;長江中下游地區洪澇主要集中在夏季的5—8月;黃淮海地區和東北地區也多發于夏季的7—8月[16]. 此外,許多主要江河發生的特大洪水在暴雨歷時、強度特征、中心位置和氣象成因上都極為相似. 從歷史上看,不同類型的暴雨洪水也呈現出地域分布規律[17],歷史大洪水統計信息也在時間上出現重復性變化.

1.2.3 屬性特征

屬性特征描述了不同指標下洪水統計信息的數量和質量特征,歷史大洪水統計信息指標多樣,關聯信息復雜,我國各流域的水文資料數據雖然眾多,但若以制作完整的洪災圖為需求,數據質量還不夠高. 在空間分布上,西部地區和東北地區觀測站較少,在時間分布上部分測站觀測時間較短且不連續[18].

基于以上數據情況,在對歷史大洪水統計數據進行可視化的過程中,需要綜合考慮其在時間、空間和屬性3個方面的特征,盡可能多地展現其相關關系.

2 基于災害發生過程的洪水動態地圖要求

在洪災發生時,洪水的發生可看作小時空尺度上單次的過程性事件,從出現到消亡會隨時間不斷發生變化,相比于傳統的靜態可視化方法,動態可視化擁有靈活的表達方式來展現時間維度的信息,以更好地反映洪水事件的發展過程,包括沿線性時間序列單向發展和周期性的規律變化,使用動態可視化可以更直觀地表現地理現象的發展和波動等情況,減少了用戶自行推理其發展過程的認知負荷,提高了可視化成果的信息傳遞效率. 災害發生后,需要在大時空尺度上分析歷史大洪水統計數據,同一統計單元和不同統計單元在不同時段內的洪水信息構成了一定的時空變化規律,其中主要包括數量變化、成分變化以及頻率分布變化[19],動態可視化可以更好地反映其變化和規律.

對于數量變化,可設計相同的動態符號或者動態圖表放置于不同的統計單元內,用來表示不同時間段內、制圖區域內不同地區同類洪水指標要素的大小、排名等信息,同時也可以得到同一統計單元內的歷次歷史大洪水的數量變化關系. 對于成分變化,將傳統反映各分量占比的圖表轉換成動態形式,可以更好地比較不同時間段內、各個統計單元中同一洪水指標要素的構成差異,也可以得到同一統計單元內歷次歷史大洪水的成分占比變化情況. 對于頻率分布變化,由于歷史大洪水統計數據的數據種類多樣,可以統計出洪水指標要素在不同統計單元或者是不同分級范圍內的數量分布信息,以表現出統計單元或不同區間段位的頻率差異,利用動態可視化可以反映其頻率分布對比的變化.

此外,將洪水信息動態化更能夠吸引用戶注意力,調動讀者的認知積極性,通過促進受眾對于視覺的感知以及圖形結構的理解[20],加強了對于歷史大洪水統計數據細節信息的傳遞.

3 洪水動態地圖設計

相較于傳統的靜態可視化,動態地圖表達的層次更加豐富,但是在其信息負載量加大的同時,也會在認知過程中的產生許多缺陷,主要體現在以下3個方面:

(1)動態可視化含有空間、時間、屬性3個變化因素,相比于靜態圖形、動態圖形更容易造成信息過量威脅,對于受眾能夠快速進行認知反應的需求更高,這就形成了認知負荷[21].

(2)在讀圖的過程中,受眾的視線更容易受到動態部分的吸引,從而在某一點進行長時間的視覺停留而忽略了其他部分的信息. 此外,動態可視化中會存在時間幀,每一幀的信息并不會靜態停留,即在后一幀出現時前一幀的內容隨即消失,新的信息會取代舊的信息,這增加了對受眾瞬時記憶的要求,一旦在某一環節上錯過前一幀的信息,就會間斷了過程信息的獲取.

(3)在數量信息的表達時,靜態的可視化方便用戶隨時進行測度,而動態的圖形因為其每一幀的有限視覺停留,加大了對于數據量的判讀難度,影響了地圖的可量測性.

因此,如何在進行歷史大洪水統計數據的動態地圖設計時,消除這些可能產生的認知缺陷,更好地反映歷史大洪水統計數據,是本文需要探究的重點.

在此次洪水動態地圖設計中,所有的可視化成果被劃分為兩個類別,用來反映時空數據變化的動態部分,包括動態信息圖表、動態符號等,和作為基礎信息在動態信息間建立索引的相對靜態部分,包括注記、色彩等. 在洪水動態可視化設計時,應根據歷史大洪水統計數據特征和可視化要求,合理的設計動態和靜態部分,以更好地反映洪水信息.

3.1 動態部分設計

圖表是表達洪水統計數據中屬性信息的主要載體,主要用以反映大時空尺度上歷史大洪水的時空變化對比關系:

(1)表示數量:在采用傳統柱狀統計圖的基礎上,加以分級設色的色彩設計,通過最上層的分級塊的色彩幫助用戶快速得到數量范圍區間,以補充數量的細節信息,如圖2所示. 此外,考慮到洪水統計數據中部分指標的地區差異顯著,需合理進行圖表數量色彩等級劃分以避免圖表失衡,同時在數量極小時做適當夸張處理以防吞沒信息. 在對數據的精度要求不高時也可采用零錢法進行符號堆積的動態展示,以清晰的展示其數量變化(代表站歷史洪水最大值、測站年最高水位信息等數量信息適用于此方法).

圖2 分級柱狀統計圖Fig.2 Hierarchical histogram

(2)表示構成:將普遍占比最大的指標要素確定為固定的起始點,其余部分按數量順序依次排列,以便在動態展示時判讀其變化. 洪水統計數據部分指標構成差異顯著,數量極少時要適當夸張表示,且應使用飽和度較大的色彩(抗災投入情況、災情詳情情況等表示各部分構成的數據適用此方法).

(3)表示頻率分布:合理選擇統計單元,進行頻率、頻數的統計從而實現歷史大洪水統計數據的二次加工,以挖掘出統計數據的更深層信息,在進行此類圖表設計時與表示數量的圖表同理(降雨情況統計、洪水概況信息等大時間尺度的數據適用于此方法).

(4)表示周期信息:洪水是一個周期性事件,在進行圖表設計時也需體現洪水的發展變化周期性規律(代表站雨量過程線、洪水淹沒范圍等周期性信息適用于此方法).

洪水動態符號設計即針對點狀符號(如測站水位點)、線狀符號(如疏散路線)、面狀符號(如淹沒范圍)分別進行連續變化、周期變化、間斷變化時的設計,合理地利用發生時長、變化速率、變化次序與變化節奏這幾個動態視覺變量[22].

在動態符號設計時,發生時長與動畫中的“幀”相對應. 時長的選擇要根據在不同地圖信息負載量下人的認知效率來決定. 例如,當信息負載量很大時,讀者消化每一幀信息的時間隨之延長,因而發生時長的適度增加不會造成觀感的負擔,還同時保證了成圖的質量. 而當信息負載量較小時則可以適當減少發生時長以避免由于時間拖沓造成的審美疲勞. 變化速率的大小對應了符號的變化間隔,反映了過程的快慢變化,在進行動態符號時要正確的處理動態符號的變化間隔,才能發揮動態地圖的優勢,讓讀者在感受到變化的基礎上還有充分的時間獲取到興趣區域的變化信息,同時也要符合大腦的記憶能力,避免因間隔過長導致用戶在讀圖過程中發生信息間斷. 時間是有序的,符號的變化次序描述符號變化時每一幀出現的次序,可視化技術以及數據采集技術的實現需要將地理過程離散化. 符號的節奏能夠表現符號周期性的變化特征,可以描述洪水信息的時態特征及其變化規律.

3.2 相對靜態部分設計

洪水動態地圖的色彩作為整個可視化成果的相對靜態部分,在進行顏色設計時要增加色彩聯想以符合洪水主題;在輔助表達數量關系時,由于動態地圖的發生時長限制,需增加色彩間的差異性,以保證快速判讀,從而更好地獲得數量差異信息. 對于具有關聯性的數據,可采用相近或飽和度相同的顏色,使其處于同一視覺層次以暗示其聯動關系.

在多數情況下,注記是動態地圖中相對靜止的部分,不同幀之間針對的同一對象的注記在無特殊情況下不要隨意移動位置以增加認知負擔. 此外,當注記發生局部變化時還具有讀圖線索的功能,可以實現不同幀之間的指引,如利用時間軸來指引時間維度的變化,如圖3所示.

圖3 時間軸索引圖Fig.3 Timeline index map

4 動態地圖的實現

本次實驗以長江中下游流域為實驗區域,使用長三角科學數據中心的洪災統計數據庫(http://nnu.geodata.cn:8008),選取了1998年特大洪災和1991年太湖流域洪水這兩個具有代表性的歷史大洪水的統計數據進行動態可視化,得到了相關成果.

1998年洪水的觀測站水位圖反映了4—7月長江各代表站月平均水位變化這一小時空尺度下的洪水發展過程,其片段截取如圖4所示. 在動態圖可以直觀地展示出,4月長江干流各處水位總體趨勢是緩慢下降,5月是緩慢上升,6月快速上漲,7、8兩個月則維持在較高水位,9月的長江干流各處水位緩慢下降至正常水平. 在空間上,長江干流從中游到下游水位總體下降,從下降的速率看,長江水位在石首站經過監利、蓮花塘到螺山站一段水位下降較慢. 其中,沙市站、石首站、監利站、蓮花塘站所在長江河段又被稱為荊江河段,由于該河段所在地區地勢低洼,河道彎曲,長江帶來的泥沙在此大量沉積,河床已高出兩岸平原,極易發生洪澇災害. 蓮花塘至螺山由于地理位置較近,水位下降較少,由于二者都靠近洞庭湖于長江匯流處,在大水年份容易發生洪水遭遇,造成嚴重洪澇災害. 九江站與湖口站均靠近鄱陽湖與長江匯流處,也容易發生嚴重洪水與洪災. 太湖流域洪澇災害分布圖反映了大時空尺度下太湖流域歷史大洪水的時空變化關系,從動態圖表、動態符號、色彩和注記等方面進行了洪水動態可視化設計,其片段截取如圖5所示.

圖4 1998年大洪水長江觀代表站水位圖Fig.4 Water level map of Yangtze river observatory in 1998

圖5 太湖流域洪澇災害分布圖Fig.5 Map of flood disaster in Taihu basin

5 結論

本文基于歷史大洪水統計數據的洪水動態地圖設計,在對歷史大洪水統計信息進行分類的基礎上,分析了洪水數據的空間特征、屬性特征和時間特征,探討了洪水發生過程機理及其對動態地圖的要求,并基于以上特征和要求提出洪水動態信息圖表及地圖符號的設計方法,將可視化成果在時間上進行連續地展示. 這一研究成果為了解和研究歷史大洪水的發生過程、發展規律、特點以及災害損失提供更加直觀的可視化圖件. 以更加生動的方式記錄并展示了這段歷史,更加便于各種用戶直觀地了解洪水災害的發生過程與機理,有利于充分發揮洪水災害歷史統計數據的學術價值. 此外,這種動態地圖的設計思路與可視化分析方法對洪水災情及其他災害的可視化設計有參考價值.

致謝:感謝國家地球系統科學數據共享服務平臺-長江三角洲科學數據中心(http://nnu.geodata.cn:8008)提供數據支撐.