李 喆，谭德宝，程学军，汪朝晖，宋 丽

基于GeoDatabase的长江流域生态环境信息库模型

李 喆，谭德宝，程学军，汪朝晖，宋 丽

（长江科学院空间信息技术应用研究所，武汉 430010）

从空间数据库模型的角度出发，深入分析长江流域生态环境数据的主要种类及其特点，引入GeoDatabase模型的基本概念，尝试使用GeoDatabase模型来组织和管理这些数据，并分别给出长江流域生态环境信息库中特征数据集、栅格数据集和TIN数据集的组织方式，讨论空间数据与属性数据的连接方法，最后进行了模型评价。

长江流域生态环境信息库；空间数据模型；GeoDatabase模型

1 概 述

长江是我国第一大河流，流域范围覆盖了全国18%的国土面积，它集中了全国30%的人口和40%的国内生产总值，具有丰富的自然资源和区位优势［1］。当前，长江流域面临着洪涝灾害、突发性水污染、水体富营养化、水土流失等突出问题，对于流域生态环境保护提出了更高的要求。在“3S”技术的支持下，通过卫星、飞机、船舶、潜艇、浮标等立体对地观测网络，构建覆盖整个长江流域的生态环境信息库，实现长江流域生态环境快速监测，对于全流域经济可持续发展具有重要的意义。这一信息库中的数据具有不同来源、不同时相、不同类型等特点，如何有效地进行数据组织成为急需解决的一个重要难题。

在地理信息系统中，数据主要分为空间数据和属性数据两大类型。在地理信息系统发展的早期，采用的空间数据模型主要是矢量数据模型和栅格数据模型［2］，仅能表达简单的平面拓扑关系，对客观世界的表达只是简单的点、线、面，具有很大的局限性。随着面向对象思想的引入，采用面向对象方法设计的数据模型越来越受到关注，出现针对特定现象的数据模型。裴相斌等［3］研究大连湾水污染扩散问题，提出GIS-SD相结合的数据模型，并建立大连湾水污染时空模拟与调控系统。邵全琴［4］针对第三类海洋现象，例如：跃层、涡旋、锋面、水团等，提出了场对象的概念，并给出面向场对象的时空数据模型。该模型具有双层结构：下层为基于海洋过程的基础数据组织；上层为基于时空三域方法的场对象数据表达。但是水文过程具有复杂、模糊、不确定等特点，针对某种特定现象建立的数据模型可能不适用于其他现象，很难构成统一的能够处理所有现象的通用数据模型。

随着数据容量的不断增大，空间数据组织方法以及数据库技术的不断发展，空间数据库模型成为GIS数据模型发展的一个新方向［5，6］。GeoDatabase模型是美国ERSI推出的空间数据库模型，可以较好地建立对象之间的拓扑关系，描述现实世界不同对象的空间、属性信息以及相互关系。

2 数据类型及其特点

为了满足建设长江流域生态环境信息库的基本需要，保证数据完全覆盖和数据质量，尽可能减少数据冗余，必须收集以下几类数据［7］。

（1）基础地理信息数据：包括整个长江流域1∶50 000DLG，1∶50 000DEM以及1∶50 000DOM、重点区域的高分辨率遥感数据。

（2）专题地理信息：包括土地利用、水雨情、工情、水文、水质、水土保持、河流生态指标、河流形态特征结构、河岸带状况等。

（3）人口社会经济数据：包括长江流域的全省各县市的社会经济统计信息。

（4）多媒体音像资料：包括静态影像（工程照片等）、声音数据、录像等。

长江流域生态环境信息库的数据分类见表1。

表1 长江流域生态环境信息库的数据分类表Table 1 Data classification of the Yangtze River eco-environment in formation database

从整体上分析，这些数据具有如下的特点：

（1）数据内容广泛，种类繁杂，数据存储格式不一致。由于数据获取方式不同，每一种格式的内部结构各不相同，使得各类数据存在着各自不同的存储方式。目前，大部分数据是基于文件管理的，如基础地理信息数据就有ArcInfo、Mapinfo、AutoCAD等，其他类型的存储格式更多，如Excel格式、Word格式、文本格式、AVI格式等，不支持直接共享。

（2）需要提供海量数据获取、处理和管理的技术支持。长江流域生态环境数据是大量不同历史、不同尺度、不同区域的时空数据和非时空数据的积累。早期数据有以年为周期的，近期数据有以月、天或小时为周期的，数据量庞大。如何将已经有的和在不断建设中的数据进行整合和管理，实现数据的高效检索已经成为一个急需解决的问题。

3 GeoDatabase模型

GeoDatabase模型是ESRI公司在ArcGIS 8.0中推出的一种面向对象的地理数据模型［8，9］，可以较好地建立对象之间的拓扑关系，能够更好地描述现实世界不同对象的空间信息、属性信息及其相互关系。GeoDatabase模型的对象关系框架图如图1所示。从图1可知，GeoDatabase模型包括如下4种地理数据。

图1 GeoDatabase模型的对象关系框架Fig.1 Object-relational fram ework of GeoDatabasemodel

（1）特征数据集：特征数据集是存储空间对象（特征）、非空间对象（对象）及其关系的容器，拓扑关系用网络和平面图等描述。GeoDatabase也存储一些有效的规则和域，当特征数值被创建或更新时，用来确保它们的属性在与它们相关联的特征和对象中继续有效。

（2）栅格数据集：用栅格表示网格离散化的数据，如多分辨率遥感影像、规则网格格式的数字高程模型（DEM）以及各种专题图等。

（3）TIN（不规则三角网）数据集：将TIN作为一个带有高程值的节点和带有边的三角形整体来对待，可以支持各种空间分析，如通视分析等。

（4）定位器：定位器是一种将地址转换成空间位置的操作方法，可以直接找到任意点在地图上相应的空间位置等特征。

GeoDatabase模型利用如下方式规范化描述空间数据，即：利用矢量特征建模离散对象；利用栅格特征建模连续对象；利用TIN建模地球表面；利用定位器和地址建模位置索引。

除了空间拓扑关系之外，该模型建立一套完整的拓扑特征，能够定义对象和特征之间的关系。通过域和检查规则，该模型强制实现对象属性的整体约束性，并将自然的特征行为绑定在存储特征里。该模型还提供了多版本支持，以便众多用户编辑和索引同样的数据。

4 基于GeoDatabase数据库建模

4.1 空间数据组织

空间数据主要分为图形数据和属性数据两部分。图形数据采用矢量数据模型来管理，以点、线、面表示研究区域内的空间对象，采用一系列坐标予以描述。图形数据中每个地物均有其对应的唯一的标识（ID号），以此为索引建立该地物的属性数据。空间数据通过将图形数据记录的关键字设为图形文件中该地物唯一的标识（ID号），建立起属性数据与图形数据之间的联系。这种联系被称作“空间对象＋空间索引”的拓扑关系，基于这种关系的数据模型可以规范描述为“对象－关系”模型。

4.1.1 特征数据集

特征数据集包括空间数据及其对应的属性信息。空间数据主要采用Shapefile模型，其数据组织方式如表2所示。

表2 特征数据集组织方式Table 2 Feature database organization

属性数据中包含该要素的常规信息（如名称、编码等），还包括与该要素相关联的其他编码。以河道边界线为例，属性表部分结构如表3所示。

表3 河道边界属性表结构Table 3 Boundary attribute structure

4.1.2 栅格数据集

栅格数据主要采用Coverage模型，其数据表部分结构如表4所示。

表4 栅格数据表结构Table 4 Raster database structure

4.1.3 TIN数据集

TIN数据表部分结构如表5所示。

表5 TIN数据表部分结构Table 5 TIN database structure

4.2 属性数据组织

属性数据是在关系数据库Oracle／SQL Server中，采用ERA模型进行设计［7］。系统中的空间对象是客观存在并可相互区分的实物，如沙洲、河道边界线；属性是对象所具有的特征，如沙洲的名称、沙洲的面积等；关系是独立对象相互之间的联系，如河流和沙洲之间是河流包含沙洲的关系。ERA模型就是一系列的二维表，表中行（记录）代表对象，列（字段）代表属性，表本身就代表着关系。

构建属性数据库的关键是表体结构和表与表之间的关系。设计表结构时，必须遵循的规则有：①表间不应该有重复信息，每条信息只保存在一个表内；②每个表应该只包含关于一个主题的信息，这样可以独立于其他主题维护每个主题的信息。首先确定表中需要的字段，其次明确主键，随后确定表之间的关系，最后导入各种数据。

按照上述原则，建立地表水的水质监测表部分结构见表6。

表6 水质监测表结构Table 6 Water quality table structure

数据库内表与表之间的联系可以通过主键和外键的设定来实现。多个属性表之间则通过外键（即统一标识码）来相互连接。图2以水质监测表、气象信息表与断面信息表之间的关联为例，展示了多个属性数据表之间的关联。

图2 水质监测表、气象表与水文断面表之间的关联Fig.2 The relationship among water quality table，meteorology table and hydrology section

4.3 空间数据与属性数据的连接

GeoDatabase模型对于空间数据和属性数据分开进行管理。其中属性数据采用成熟的关系数据库（如Oracle，SQL Server等）管理，空间数据与属性数据的关联是由ArcSDE等空间数据引擎负责。空间数据与属性数据的连接见图3所示。

图3 空间数据与属性数据的连接Fig.3 The link between spatial data and attribute data

5 模型评价

本文将GeoDatabase引入长江流域生态环境信息库中，利用Oracle／SQL Server等来管理各种属性数据，并通过ArcSDE进行空间数据与属性数据之间的连接，可以方便地管理种类繁杂、格式不一致的多种数据，并可提供海量数据处理的功能。该方案在长江流域生态环境信息库中得到了初步应用，并取得一定的成果。

由于空间数据容量过于庞大、数据种类复杂、计算机处理能力有限，在实际应用中，GeoDatabase仍然存在不足之处。例如，GeoDatabase并不提供LOD（Level of Details）多分辨率层次结构［10］。LOD模型在地表建模时，充分考虑人的视觉特点，对于处于视觉不同区域的模型采用不同的分辨率，在近处观察物体时采用精细模型，在远处采用较为粗糙的模型。GeoDatabase数据组织时，只是建立了一个分辨率结构，并没有建立多个层次，因此难以构建LOD结构。另外，GeoDatabase是基于地图投影建立的平面模型，地球表面是一个不规则椭球面，很难找到一种适宜于全球范围的等面积（或等距离）地图投影，因此它难以支持大范围乃至全球数据一体化组织。下一步的工作是在GeoDatabase框架的基础上，研发多分辨率层次数据结构，构建大尺度多层次空间数据模型，为全球无缝空间数据库、数字流域、长江流域整体数字模型等提供技术支撑。

［1］ 长江水利委员会技术委员会.长江流域综合利用规划研究［M］.北京：中国水利水电出版社，2003.（Changjiang Water Resource Commission.Comprehen-sive utilization planning of the Yangtze River Basin［M］.Beijing：Water Resources and Hydropower Press，2003.（in Chinese））

［2］ 陈述彭，鲁学军，周成虎.地理信息系统导论［M］.北京：科学出版社，1999.（CHEN Shu-peng，LU Xue-jun，ZHOU Cheng-hu.The introduction to geographical infor- mation system［M］.Beijing：Science Press，1999.（in Chinese））

［3］ 裴相斌，赵冬至.基于GIS-SD的大连湾水污染时空模拟与调控策略研究［J］.遥感学报，2000，4（2）：118－123.（PEIXiang-bin，ZHAO Dong-zhi.Dalian day water pollution sptio-temporal simulation and control strategy based on GIS-SD［J］.Chinese Journal of Remote Sens-ing，2000，4（2）：118－123.（in Chinese））

［4］ 邵全琴.海洋地理信息系统时空数据表达研究［D］.北京：中科院地理科学与资源研究所，2001.（SHAO Quan-qin.Spatio-temporal data description of marine GIS［D］.Beijing：Chinese Academy of Sciences，2001.（in Chinese））

［5］ 赵儒生，杨崇俊.空间数据仓库的技术与实践［J］.遥感学报，2000，4（2）：157－160.（ZHAO Ru-sheng，YANG Cong-jun.Spatial data warehouse technology［J］.Chinese Journal of Remote Sensing，2000，4（2）：157－160.（in Chinese））

［6］ 王 珊，陈 红.数据库系统原理教程［M］.北京：清华大学出版社，2003.（WANG Shan，CHEN Hong.Principal of database system［M］.Beijing：Tsinghua Uni-versity Press，2003.（in Chinese））

［7］ 程学军，谭德宝，汪朝辉，等.长江流域生态环境信息库总体方案设计与示范区建立［J］.长江科学院院报，2009，（2）：48－52.（CHENG Xue-jun，TAN De-bao，WANG Zhao-hui，et al.General design of Changjiang River Basin Eco-environmental information database and demonstration area establishment［J］.Journal of Yangtze River Scientific Research Institute，2009，（2）：48－52.（in Chinese））

［8］ 宋 杨，万幼川.一种新型空间数据模型GeoDatabase［J］.测绘通报，2004，（11）：31－33.（SONG Yang，WAN You-chuan.A new spatial data model-geodatabase［J］.Surveying and Mapping Bulletin，2004，（11）：31－33.（in Chinese））

［9］ 程昌秀，周成虎，陆 锋.Arc／Info 8中面向对象空间数据模型的应用［J］.地球信息科学，2002，（3）：113－117.（CHEN Chang-xiu，ZHOU Cheng-hu，LU Feng.Application of object-oriented spatial datamodel in arcIn-fo 8［J］.Geo-information Science，2002，（3）：113－117.（in Chinese））

［10］方 裕，周成虎，景贵飞，等.第四代GIS软件研究［J］.中国图象图形学报，2001，（9）：817－823.（FANG Yu，ZHOU Cheng-hu，JING Gui-fei，et al.The fourth generation of GIS software［J］.Chinese Journal of Image and Graphics，2001，（9）：817－823.（in Chi-nese） ）

（编辑：罗玉兰）

Spatial Data M odel of Yangtze River Eco-environment Information Database Based on GeoDatabase

LIZhe，TAN De-bao，CHENG Xue-jun，WANG Zhao-hui，SONG Li
（Spatial Information Technology Application Institute，Yangtze River Scientific Research Institute，Wuhan 430010，China）

From the perspective of the recent advance of spatial database modeling technology，this paper deeply analyses data classification and their characters of the Yangtze River Eco-environment Information Database（YREID），introduces basic concepts of GeoDatabasemodel，and attempts tomanage and organize these data using GeoDatabasemodel.Then it provides data organization of feature dataset，raster datasetand TIN dataset in YREID，and discusses the links between spatial database and attribute database.Finally，model evaluation and its future ad-vance are also presented.

Yangtze River Eco-environment Information Database（YREID）；spatial data modeling；GeoDatabase

P208

A

1001－5485（2010）01－0004－05

2009-06-09；

2009-11-24

长江科学院中央级公益性科研院所基本科研业务费项目（YWF0718／KJ01）；长江科学院博士启动课题（YJJ0910／KJ02）资助

李 ?（1980-），男，湖北监利人，工程师，理学博士，博士后，主要从事水旱灾情监测、生态环境监测与评估、数字流域、“3S”技术在水利中的应用工作，（电话）027-82926550（电子信箱）lizhe＠mail.crsri.cn。