地理信息系统与应用分析模型集成的意义

Python与开源GIS

地理信息系统与应用分析模型集成的意义

2017-02-20 作者: xuzhiping 浏览: 1619 次

摘要: 随着GIS的发展和应用领域的扩大,由于GIS本身强大的功能和广泛的适应性,基于GIS的应用系统的数量正在迅速地增长。从20世纪80年代后期以来,GIS研究与开发人员开始把GIS与各专业领域的应用分析模型集成的研究作为GIS集成的重要领域,GIS系统集成代替GI...

随着GIS的发展和应用领域的扩大,由于GIS本身强大的功能和广泛的适应性,基于GIS的应用系统的数量正在迅速地增长。从20世纪80年代后期以来,GIS研究与开发人员开始把GIS与各专业领域的应用分析模型集成的研究作为GIS集成的重要领域,GIS系统集成代替GIS系统平台软件的开发成为GIS领域最具活力的研究热点之一。

1997年中国测绘学会地图与地理信息系统专业委员会指出,当前GIS进一步发展所面临的主要问题之一是 “以数据的采集、存储、管理和査询检索功能为主的GIS不能满足社会和区域可持续发展在空间分析、预测预报、决策支持方面的要求,直接影响到GIS的效益和生命力” (中国测绘学会1997)。提高GIS的应用效率,扩展GIS的应用领域,摆脱单纯的査询、分析、检索功能,必须加强GIS与应用分析模型的集成研究。

长期以来由于GIS与应用分析模型各自发展、相互独立,它们的数据兼容性、互操作性成为集成需要解决的技术问题之一;空间数据的复杂性(包括各种时间序列数据分析表达的复杂性)也增加了集成的难度。

GIS与应用分析模型的集成,既可以充分发挥GIS在空间操作方面的优势,又可以提高GIS应用系统的分析功能,弥补GIS各个专业领域分析功能的不足;利用地理信息系统提供的空间分析和数据支持以及丰富的图形表达功能,结合应用分析模型强大的数值求解和分析预测能力,可以提高地理信息系统的分析功能和应用分析模型的易用性。作为一个完整的GIS应用分析模型的集成系统应具有以下功能:

1.模型数据的采集与处理。

2.模型数据的存储和组织。

3.模型的运行及其结果的应用分析。

4.模拟结果的显示与多种方式的表达输出。

实现GIS与应用分析模型的集成,首先需要解决的是GIS与应用分析模型之间数据交换的通道问题。众所周知,GIS软件的数据模型为空间数据模型,它使用矢量数据模型、栅格数据模型等来表示现实世界中地理实体与地理现象及其相互关系。虽然它是对连续的地理实体的抽象和离散化表达,但大多数专业领域的应用分析模型,特别是空间过程机理模型在模型求解时,将连续时空进行离散化的需求还是比较特殊的,这导致了应用分析模型与GIS集成在数据层次上有一定的困难。因此,需要构建GIS和应用分析模型共同的空间数据模型,形成两者之间数据传输的桥梁。

其次,模型开发人员往往缺乏对GIS功能的认识,未能充分地利用GIS的空间分析能力对模型进行重新构造。

再次,应用分析模型结构固化,难以调整并融入新的技术与方法,如空间模拟、可视化等。传统的应用分析模型其编程语言基本上采用Fortran,由于For¬tran语言在数值计算领域的传统优势,形成了大量基于Fortran程序的应用分析模型,Fortran语言与其他通用的开发语言,如C、C++、VB等在适应系统集成方面有一定的差距,与一些GIS厂商提供的宏语言进行集成的难度就更大。

第四,模型参数的自动获取程度低,缺乏空间数据对模拟结果的可能影响程度的分析。应用分析模型在参数调节上缺乏直观的调节途径,有时应用分析模型领域的专家采用手工改动模型参数来调整模型运行。

第五,模型的基本假定与求解方法并未作为整个模型的一个有效成分,不利于用户对模型的选择和使用(张犁1996)。

在GIS领域,由于GIS的数据模型缺乏专业应用分析模型所需的时空结构,GIS基础软件通常不具有同时处理空间数据和时间数据的结构化可变性问题的能力,以及建立和检验过程模型的直接途径。首先,GIS尚缺乏时序分析能力,GIS的发展主要集中在空间数据的管理与分析上。其次,不同GIS系统间通常采用导入/导出方式交换数据来实现系统集成,包括吝件转换以及远程调用等,大多数GIS的数据转换功能都不足以连接外部的分#和模拟软件或模型,必须针对不同的模型和GIS平台软件进行专门的导入和导出处理。再次,GIS在空间和时间的插值与采样功能还比较薄弱,缺乏有效和通用的空间统计分析方法。第四,在三维分析模拟以及可视化方面,还没有成熟的三维GIS系统(张犁1996)。然而,不少应用分析模型的数据是基于三维空间的,需要三维的分析和显示功能。

GIS与应用分析模型的集成缺乏统一的技术标准。目前,在GIS领域正在形成比较完善的技术标准,但是这种标准现在还不能应用到模型领域。由于应用分析模型的丰富与多样性,并且随着科学的进步,模型的数量也会越来越多,这都增加了集成的难度。现在看来,寻求一种一劳永逸的解决方案似乎是不可能的,但可以将应用分析模型与GIS的集成归纳出几种有用的模式。

所以GIS与应用模型在集成实践中需要综合考虑模型、GIS和数据等多方面的问题,才能建立起可运行的、综合的、统一的集成环境。这就要求,一方面GIS人员必须了解模型的需求,把更多的地理建模与数值求解方法纳入到GIS产品之中。另一方面,建模人员也必须熟悉GIS的功能,充分考虑GIS的数据结构,从而在彼此之间找到共同的基础,这样才能成功地实现GIS与专业应用分析模型的集成。GIS和应用分析模型的成功集成,需要模型领域的专家和GIS开发人员共同努力。

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