海洋生態環境監測數據管理研究

吳勇劍 張永

摘 要：隨著海洋生態環境監測技術日趨成熟，海洋生態環境監測數據呈井噴式增長趨勢，這為監測數據的管理帶來了極大的挑戰。如何合理地管理和利用好這些資源，是實現海洋資源開發，保護海洋生態環境的關鍵。針對該問題，本文基于GIS技術，構建了海洋生態環境監測數據管理系統。首先，研究介紹了GIS技術理論基礎及其在海洋領域中的應用。然后根據海洋生態環境的特點，研究了監測數據時間、空間分析模型和海洋環境質量評價模型。最后構建了基于GIS的監測數據分析與應用系統，并以某站點海域三次赤潮的發生過程為例，驗證了該系統的可行性。實驗結果表明，該系統可實時完成對海洋生態環境監測數據的存儲、管理，并通過對數據的分析，可對其發展趨勢進行預測。

關鍵詞：監測數據;GIS;數據集成

中圖分類號：X834 文獻標識碼：A 文章編號：1001-5922（2021）05-0080-05

Research on Data Management of Marine Ecological Environment Monitoring

Wu Yongjian1，? Zhang Yong2

（1.North China Sea Marine Forecasting Center of State Oceanic Administration，Qingdao? 266061， China;

2.Dalian Marine Environmental Monitoring Center Station of State Oceanic Administration， Dalian 116015， China）

Abstract：With the increasing maturity of marine ecological environmental monitoring technology， the data of marine ecological environmental monitoring shows a blowout growth trend， which brings great challenges to the management of marine ecological environmental monitoring. How to manage and make good use of these resources is the key to realizing the development of marine resources and protecting the marine ecological environment. In response to this problem， this paper constructs a data management system of environmental monitoring based on GIS technology. Firstly， the theoretical basis of GIS technology and its application in ocean field are introduced. Then， according to the characteristics of marine ecological environment， the monitoring data time， spatial analysis model and marine environmental quality assessment model are studied. Finally， a monitoring data analysis and application system based on GIS is constructed， and the feasibility of the system is verified by taking the occurrence of three red tides in the sea area of a station as an example. The experimental results show that the system can store and manage the environmental monitoring data in real time， and predict its development trend by analyzing the data.

Key words：monitoring data; GIS; data integration

海洋蘊藏著豐富的資源，在能源供應緊張的今天，合理開發和利用海洋資源是解決資源匱乏的關鍵手段，而要實現海洋資源與海洋生態環境的可持續發展，需要準確獲取和分析海量的監測數據。近年來，基于物聯網技術和基于大數據分析應用技術在海洋生態環境監測數據管理系統中的應用十分廣泛。姜濤基于物聯網，研究和設計了關于海洋環境監測的系統，實現了海洋環境監測數據的智能化管理[1]。劉帥、陳戈、劉穎潔等人從海洋大數據的產生到海洋大數據應用整個鏈條進行了探討，對海洋大數據應用技術研究的基礎和現狀進行了分析，實現了海洋數據系統模塊化[2]。雖然基于物聯網技術和基于大數據分析應用技術實現了海洋生態環境監測數據系統化、模塊化，但仍需要進一步提高數據的獲取能力和應用水平。本文借助GIS技術[3]，建立了一個海洋生態環境監測管理系統，實現了對海洋生態環境監測數據的實時傳輸和分析，進而實現預測、預警海洋生態環境。

1 基于GIS的海洋生態環境監測數據分析系統架構

本研究的目的是結合采集到的海洋監測數據，通過時間、空間以及環境質量等方面對海洋的生態環境進行分析、預測或評價。為此，要實現海洋生態環境檢測數據的分析和評價，需要建立一個完整的數據分析與管理系統。因此，結合以上設計目的，本研究將系統的整體框架構建為如圖1所示。在整個框架中，通過Sqlserver完成對數據的采集、存儲;通過環境污染評價等模塊完成對海洋生態環境質量的評價。

在完成上述框架的基礎上，將數據監測管理系統的整體功能模塊設計為如圖2所示。

在本數據監測管理系統設計中，功能模塊總共分為五個部分：地圖功能、統計分析、數據查詢與分析、分析評價、結果打印輸出。其中，分析評價主要是構建環境質量評價模型對海洋的生態進行評價。

2 數據傳輸集成設計

2.1 數據傳輸整體流程設計

數據傳輸集成是系統構建的基礎，也是實現數據分析的關鍵。在本研究中，根據已有的數據傳輸技術，確定海洋生態環境監測數據管理系統中每個子系統的數據傳輸方式，實現對數據的實時、準時傳輸與集成[9]。以某站點海域內赤潮的監測為例，本研究將數據傳輸集成流程設計為如圖3所示。

通過圖3可看出，借助不同的監測系統，以及結合GSM、GPRS網絡等實現數據的傳輸和通信。

2.2 數據預處理

海洋生態環境監測數據的獲得主要來自對現實實體的測量和處理及表示，由于這些過程有可能產生誤差，因此需要對獲得的赤潮監測數據進行預處理。本研究從數據源、數據誤差校驗處理方面對數據進行了預處理，以控制數據的質量。

數據源控制數據質量主要是根據海洋生態環境檢測數據來源，采用不同的方式進行質量控制。如根據監測要素設置相應的閾值，剔除超出閾值的數據，保留閾值內數據，然后再進行數據的準確性判斷，進而實現控制數據的準確性和可靠性[10]。數據誤差校驗處理方式即利用數據的方差剔除非正常數據，保留正常數據，以實現對數據質量的控制。數據預處理具體流程如下圖4所示：

2.3? ?數據庫設計

海洋生態環境檢測數據庫主要是用于存放通過各種監測手段得到的監測數據，包括監測系統監測數據、海洋生態浮標監測數據、海洋水文氣象觀測數據等。根據系統數據庫總體設計要求，本研究的數據庫主要由兩部分組成，具體如圖5所示。

將這些數據組成一個全局數據庫模式，從而得到不同的數據，具體如圖6所示。

3 系統功能設計

3.1 監測要素空間分析設計

海洋生態環境監測受資金、采集方式等方面的限制，難以找到全面的實測數據，故本文采用空間分析和GIS結合的方式對海洋生態環境監測要素變化趨勢的分析。空間分析與GIS結合模式有兩種，分別是松散結合模式和緊密結合模式[6]。在本研究中，空間分析與GIS結合的方式采用松散結合模式，這種結合方式可以使兩者在程序語言上不用進行直接連接，而通過數據轉換接口進行。具體結合方式如圖7所示。空間分析首先從GIS數據庫中獲取數據進行分析，然后將輸出分析結果存儲與GIS數據庫中。

空間分析和GIS緊密結合即兩者使用共同的用戶界面，通過共享文件和存儲空間實現連接[7-8]。實現空間分析和GIS緊密結合的方式有對空間模型進行功能擴充和將空間分析模型加入GIS中兩種，具體結合方式如圖8所示。

在本研究中，考慮到空間分析結果和GIS分析結果的關聯問題，采用緊密結合的方式進行空間分析。

3.2 海洋生態環境質量分析評價模型

鑒于海洋生態環境監測管理的實際需要，僅從時間和空間上進行數據分析，無法獲得更深層次的信息，故本研究建立了海洋生態環境質量分析評價模型。海洋生態環境質量評價主要是從單因子評價和污染物分類評價兩個方面進行評價。其中，單因子評價基本公式如下：

式（1）中，i表示評價因子，Pi表示i的標準指數，Ci表示i的實際測量濃度，Csi表示i的評價標準。

污染物分類評價即通過求算各類污染物綜合指數，表示海域內污染物綜合狀態。本研究中選用內美羅指數求算污染物綜合指數。具體求算公式如下：

式（2）中，k表示污染物種類數，Pk表示污染物的綜合指數，maxPki表示污染物各因子的標準指數最大值，avePki表示污染物中各因子的標準指數平均值。

4 系統實現

4.1 監測要素空間分析模塊實現

海洋生態環境監測要素空間分析模塊以GIS為平臺，主要目的是實現對指定海域的統計分析，以反映海洋生態環境質量變化趨勢。該模塊分為兩個子模塊，分別是空間統計分析子模塊和空間等值線分布子模塊。空間統計分析子模塊具體實現流程如圖9所示。

4.2 海洋環境質量模塊實現

海洋生態環境質量評價模塊重點是對海域海水、沉積物與生物體質量進行評價的模塊，其具體實現流程如下圖所示：

由圖可知，海洋生態環境質量評價首先是確定評價目標，然后對污染環境質量數據進行提取，通過評價因子、評價標準和評價方法對數據進行計算，最終輸出評價指數。

5 系統展示

為檢驗本研究提出的海洋生態環境監測數據管理系統的可行性，本研究選定某站點海域作為實驗站點，并跟蹤監測了該站點的3次赤潮的發生，獲得赤潮監測數據。其中，后兩次對赤潮的監測是根據對系統采集到的第一次赤潮監測數據進行分析而得到的預測預警，具體監測結果如下：

由圖可知，本研究設計的海洋生態環境監測數據管理系統可完成赤潮數據的實時獲取和傳輸，同時可實現對數據的存儲、管理和分析，并根據該站點的生態要素狀況和變化趨勢對海域富營養化程度進行評價，完成預測預警。

6 結語

海洋生態環境監測數據管理的目的是為了更好地對海洋災害進行預警預測，實現對海洋生態環境的保護和海洋資源的開發。文中重點根據海洋生態環境的特點，研究了監測數據時間、空間分析模型和海洋環境質量評價模型，構建了基于GIS的監測數據管理系統，實現了對監測數據的一體化管理。最后，通過對某站點海域3次赤潮的發生過程，成功獲取了監測數據，實現了對數據的存儲、管理，并通過系統對數據的分析，對赤潮發生及其發展趨勢進行了預測。實驗結果表明，本文構建的基于GIS海洋生態環境監測數據管理系統可行有效，為建立新型海洋生態環境監測數據管理提供技術基礎。

參考文獻

[1]姜濤.基于物聯網的海洋生態環境動態監測系統研究與應用[J].信息通信，2020（07）：128-129.

[2]劉帥，陳戈，劉穎潔，等.海洋大數據應用技術分析與趨勢研究[J].中國海洋大學學報（自然科學版），2020，50（01）：154-164.

[3]吳文周，張宇，蘇奮振.基于虛擬現實的遠海島礁地理環境物聯網監測系統設計與實現[J]. 熱帶地理，2019，39（05）：742-748.

[4]朱錚雄，黃宇青.基于Spring Batch+Gemfire+CXF的金融大數據集成和整合[J].計算機應用與軟件，2020，37（08）：27-32+63.

[5]錢哨，李揮劍，董乾坤.基于微信公眾號平臺的干部教育培訓報名系統數據集成應用研究[J].中國教育信息化，2020（16）：86-89.

[6]姜濤.基于物聯網的海洋生態環境動態監測系統研究與應用[J].信息通信，2020（07）：128-129.

[7]吳文周，張宇，蘇奮振.基于虛擬現實的遠海島礁地理環境物聯網監測系統設計與實現[J]. 熱帶地理，2019，39（05）：742-748.

[8]劉帥，陳戈，劉穎潔，等.海洋大數據應用技術分析與趨勢研究[J].中國海洋大學學報（自然科學版），2020，50（01）：154-164.

[9]程玉勝，張宗堂，李海濤，等.一種不平衡水聲目標數據的選擇性集成算法[J/OL].哈爾濱工程大學學報，2020（10）：1-6[2020-09-04].

[10]周躍華，岳志春，潘汀超，Rizwan Qadir.基于GIS與水動力模型的陶樂防洪保護區漫溢洪水風險分析[J/OL].水力發電：1-7[2020-09-04].