廣東省陸生野生動物資源調查服務平臺的研制

戴健釗，胡泓達，鐘凱文

（1.廣州地理研究所,廣東 廣州 510070）

截至2017年底,廣東省已完成全國第二次陸生野生動物資源調查,掌握了廣東省野生動物的分布現狀、棲息地現狀、種群數量和變動趨勢等信息,但調查成果尚未建立智能化的信息查詢系統,并未能及時、高效地提供數據智能匯總成果和成果分析服務[1]。在計算機和互聯網高速發展的今天,迫切需要建立一套科學、完整、具有社會經濟價值的野生動物資源信息管理系統,將調查數據的錄入、合并、維護以及展示分析工作融合起來。參考國內外先進的成果經驗發現,國外的專家學者較早開展了野生動植物資源信息化管理工作,并積累了大量專題數據庫,如聯合國環境規劃署的全球瀕危物種狀況數據庫、國際植物園保護聯盟的植物材料數據庫[2]；雖然國內野生動物資源信息化管理工作起步較晚,但研究成果具有后發優勢,尤其擅長應用傳統的計算機技術建立應用管理系統,如劉紅軍[3]、仵君俠[4]等利用GIS和傳統的VB、Access 數據庫技術實現了野生動物資源管理。在野生動物資源信息化方面,國內研究以采用傳統技術為主,未能享受云平臺、空間數據庫帶來的技術紅利；而國外的研究中,建立了品類繁多的數據庫,容易形成數據孤島。

針對國內外研究現狀中存在的問題,本文嘗試選用當前成熟且流行的Web平臺框架,在云平臺環境下,系統地把云計算、負載均衡、HA以及 GIS 技術應用于野生動物資源管理領域,為陸生野生動物資源管理提供一種軟件服務化、資源虛擬化、系統透明化的全新計算與服務模式,打破信息孤島的局面。結合云計算和GIS,利用先進且成熟的技術將野生動物資源的種類、數量、生活環境、地理分布以及所在區域等信息直觀地展現給用戶,能對野生動物資源信息進行科學有效的管理,掌握野生動物資源的變化規律,從而解決野生動物資源海量數據存儲、處理和共享等問題,為全力打好生態修復、生態保護、生態惠民三大戰役,努力構建野生動物資源調查服務平臺,加強野生動物監測工作,提供數據支撐,貢獻 GIS 智能,實現創新突破。

1 系統設計

1.1 系統軟硬件與網絡環境設計

野生動物資源調查服務平臺需滿足野外各種電子設備隨時訪問數據、調用服務的要求,因此本文選用B/S結構作為平臺的核心結構模式。在當前主流技術背景下,實現 WebGIS 平臺的方式主要包括:①采用ArcGIS Portal的微件模式進行開發,該模式下搭建的WebGIS 平臺代碼開發量少,平臺界面現成,但在面對業務邏輯稍微復雜的需求時,會顯得力不從心,數據庫、后臺服務等底層不透明,功能的擴展性較差；②ArcGIS的WebAppBuilder模式,該模式減輕了開發人員在 UI 設計上的負擔,但WebAppBuilder 框架過于復雜,不利于靈活部署,與 Portal 系列產品耦合性過高,不利于后期維護和擴展；③開源Javascript框架與閉源ArcGIS Server相結合的模式,該模式需要具備一定的程序開發能力,平臺核心功能可控可靠,滿足系統設計中高內聚、低耦合的要求。綜上所述,平臺開發選用第三種模式。

GIS一般將存儲大量的數據,對地理數據選取和處理時,又要進行大量計算,因此平臺對服務器的運算速度、存儲容量、圖形處理等都有較高的要求。通過對服務平臺軟件結構設計的分析可知,平臺服務器將承擔較大的工作負荷,占用大多數的CPU、內存資源,因此平臺對服務器配置的要求較高。平臺硬件環境配置如表1所示。

表1 硬件環境配置表

同時,為了充分發揮云平臺動態配置資源、HA高可用性的特點,減輕單臺服務器的負載,在服務平臺的前置位置,設計了一臺基于 Nginx 的軟負載均衡服務器,以實現對大流量的分發和轉移,保證服務平臺的可用性和穩定性。陸生野生動物資源調查服務平臺架構如圖1所示。

圖1 平臺架構圖

1.2 平臺功能設計

陸生野生動物資源調查服務平臺在程序的設計上采用了模塊化結構的設計方法。為了表明系統內功能模塊之間的關系,采用自上而下的方法設計平臺結構,各功能模塊間相互獨立,便于平臺維護和管理。根據用戶的需求分析以及對平臺擴展性的設計,陸生野生動物資源調查服務平臺由地圖展示模塊、數據查詢模塊、數據管理模塊、用戶幫助模塊組成。平臺功能模塊設計如圖2所示。

圖2 平臺功能模塊設計

1.3 系統數據庫設計

長期以來,各研究單位、學者團隊利用GIS技術[5-6]進行野生動物資源調查與保護研究[7],取得了一定的成績。尤其是在植物數據庫、植物資源名錄方面,取得了不少進展。利用已有的植物資源數據庫建設思路[8-10],結合當前主流、成熟、功能豐富、擴展靈活的數據庫軟件,將會為陸生野生動物資源服務平臺的建設帶來實質性的創新。

在數據庫軟件的選型方面,Access數據庫性能低下,只適合于小型低并發的場景；Oracle數據庫功能強大,但系統開銷過于龐大,不利于日后維護與擴展；因此本文選用性能優秀、開銷可控的PostgreSQL數據庫與ArcSDE空間數據引擎相結合的方式,作為服務平臺的底層數據庫。

參考孫學剛[11]、祁發堯[12]等的研究成果,結合平臺的實際情況,確立GIS 數據庫由空間數據庫和陸生野生動物資源數據庫兩部分組成。其中,物種名錄數據與調查成果數據,通過物種的 ID 編碼關聯；地理空間數據與調查成果數據通過地理調查單元格的編碼關聯。服務平臺數據庫的E-R關系圖和邏輯設計圖,如圖3、4所示。

圖3 數據庫 E-R 關系圖

圖4 數據庫邏輯設計圖

2 平臺實現中的關鍵技術

1）Select2.js 實現零延遲加載。在Web開發中,Select下拉框是常用的輸入組件。原生的Select幾乎很難通過CSS樣式控制,且每次加載數據項目都是整塊數據加載,將瞬間抬高服務器的開銷和網絡帶寬。Select2是JQuery用來代替選擇框的一種組件,可定制下拉框,支持搜索、標記遠程數據源,無限滾動和其他更高級的功能。尤其在搜索加載數據的方式上,Select2插件同時支持一次性全部加載數據到客戶端的方式和動態Ajax分批次向服務端請求數據、按需加載數據的方式。按需加載數據的方式能減少對網絡帶寬的要求,提高用戶體驗。

平臺對10 km×10 km調查樣區網格的物種進行更新、編輯時,主要采用Select2.js 插件完成了較好用戶體驗的數據加載。物種編輯的窗體界面如圖5所示。

圖5 數據下拉框示意圖

2）ECharts實現數據封裝與數據可視化。ECharts是一個采用Javascript實現的開源可視化庫,可流暢運行在PC端和移動設備上,能兼容當前絕大部分瀏覽器。ECharts提供了常規的折線圖、餅圖以及用于關系數據可視化的樹狀矩形圖,并支持圖與圖之間的混搭。ECharts支持JSON格式數據[13],因此通過邏輯組裝將后臺服務數據轉化為符合前端ECharts圖形表達要求的JSON數據,成為數據可視化的關鍵。

3）jsPanel.js實現窗體浮動。要保證瀏覽器端的頁面布局合理、功能窗體方便易用、平臺適應大多數PC端或移動端設備,那么就需要選用一個模態化的框架實現。jsPanel.js是一個用純Javascript編寫的庫,可用于創建高度可配置的浮動面板,允許用戶在jsPanel.js面板內用HTML語言創建窗體,以減輕開發人員在窗體布局上的精力,而專注于窗體內部的核心內容。同時,高度的可配置參數可使jsPanel.js具有很多實用、豐富的樣式功能。

4）WebGIS地理空間信息服務。平臺以ArcGIS Server作為后臺GIS Server,除提供基礎的WMS地圖服務外,關鍵在于利用后臺.NET平臺以及RESTful API、.NET Framework 框架,合理組合GIS Server平臺,從而搭建動態的地圖坐標轉換功能服務和GIS數據查詢分析服務,最終為前端數據展示提供支撐。

5）PostgreSQL、ArcSDE空間數據與動物資源數據的融合技術。PostgreSQL數據庫性能可靠、開銷合適[14]。平臺中的調查樣區、地理單元、行政區劃數據基本屬于靜態數據,更新較少；而調查成果數據更新次數相對較多。因此,在PostgreSQL中,對更新較少的靜態數據編制關聯業務表,使空間數據與動物資源數據結合起來。編制的關聯表主要包括地理單元與行政區劃的關聯表以及調查單元與行政區劃的關聯表。

6）云計算技術。云計算是一種基于互聯網的計算方式,通過該方式共享的軟硬件資源和信息,可按需提供給計算機和其他設備,通過虛擬化等手段形成資源池,進而為用戶提供多種服務。平臺采用云計算的PAAS模式,將傳統服務器的硬件資源虛擬化,在虛擬機上部署服務,再擴展節點服務器數量,實現負載均衡,提升平臺整體性能。

3 平臺實現

3.1 GIS空間數據庫建設

1）原始數據。在構建服務平臺前,需收集物種分類名錄表數據（Excel 格式）以及1∶10 000廣東省省級、調查單元級、地市級、區縣級、網格級（10 km×10 km）空間數據。所有數據均為WGS84 坐標系,包括樣區編號、物種名稱、物種數量等屬性信息,矢量數據為shp格式。通過分析、對比上述數據發現:行政區劃的屬性信息與民政部公布的信息有差異[15]；物種名稱有生僻字；空間數據采用WGS84坐標系與WebGIS中常用的 WGS_1984_web_mercator不一致等。

2）數據處理。將動物名錄的 Excel 表格數據編碼化,按綱、目、科、種對各物種名稱進行數字化編碼；對10 km×10 km網格數據進行原子化處理,將其中的空間幾何數據與屬性調查數據分離,僅在空間數據中保留樣區編號的信息；將物種分布的屬性信息分離出來,物種分布信息與樣區空間數據通過樣區編號關聯起來；將所有數據的坐標系統一到WGS84坐標系下,以滿足Web瀏覽展示的需求。

3）數據入庫。將處理后的行政區劃數據、物種目錄數據、調查業務數據導入數據庫,最終形成動物名錄元數據庫、省域行政區劃空間數據庫和調查業務專題數據庫。

3.2 系統功能實現

3.2.1 地圖展示模塊

首先,對空間數據進行制圖操作,即將所有空間數據轉換到統一坐標系下,采用ArcGIS Desktop對空間地理數據制圖配圖,并設置顯示比例尺。當比例尺小于1∶500萬時,顯示省級行政區；在1∶500萬～1∶200萬之間時,顯示地理單元；在1∶200萬～1∶50萬之間時,顯示地級市數據；在1∶50萬～1∶10萬之間時,顯示區縣級數據；大于1∶10萬時,顯示調查網格數據。然后,將上述成果發布為地圖服務。

對于專題數據的展示,平臺采用樹狀矩形圖展示動物資源種類組成；采用餅圖表示區域內物種的占比；采用高對比、高亮的數字展示物種數量；采用表格表示科級、屬級的物種數量信息。在具體實現上,當用戶點擊相應區域,平臺就會觸發鼠標事件,將當前區域的比例尺、范圍、編號等參數以 Ajax 的方式傳輸到服務器；服務器根據接收的參數自動分析,進而向數據庫發送請求,得到服務分析的結果后,再返回給前端瀏覽器。

3.2.2 數據查詢模塊

該模塊包括3個子模塊:①按物種查詢,支持以動物名稱為關鍵字進行模糊查詢；②按地區查詢,以地區歸屬對野生動物進行查詢；③鼠標選擇查詢,用戶可在地圖上點選區域,進而對某個區域內的調查數據進行查詢。以高亮數字表達物種數量為例,包括地理單元、地市級、區縣級以及調查網格4個級別。

3.2.3 數據管理模塊

該模塊負責Excel 上傳數據以及在線編輯網格物種信息,可批量更新網格的物種信息,也可手動更新單個網格物種信息的場景。批量更新數據時,采用xlsx.core插件在瀏覽器端對Excel表格數據進行分析,以減輕服務器負荷；手動更新物種數據時,則利用Select2.js 等插件分批加載數據,以減輕帶寬的負擔。數據管理模塊如圖6所示。

圖6 數據管理模塊界面

4 結 語

本文結合云計算、ArcGIS API for Javascript、EChart.js、Select2.js、PostgreSQL等前后端技術,在云GIS環境下,研制了一個集成目前常見開源框架與成熟GIS REST服務的陸生野生動物資源調查服務平臺,實現了基礎與專題數據顯示、物種數據智能管理、物種數據查詢等核心功能,為展示陸生野生動物資源調查成果提供了一個真實可控的解決方案。隨著計算機技術的不斷發展,為滿足以后更大的并發需求、提高系統健壯性和技術性,可采用Node.js 或GeoDjango 框架使系統更加智能和開放。