高健 王蕾 罗磊 张绘芳 李曦光 张山清

摘要：  基于大数据、云计算、地理信息系统设计新疆特色林果大数据管理平台，平台由基础支撑层、数据资源层、服务资源层、资源应用层和用户层构成，建设7个数据库管理新疆主要林果资源，建成了集综合展示、统计分析、气象与病虫害分析、产业分析和技术服务功能为一体的现代化林果管理平台，实现了新疆林果资源数据的统一存储、管理和应用。

关键词：  大数据;  云计算;  地理信息系统;  新疆;  特色林果;  适生区域

中图分类号：   S 759. 8， F 326.27                  文獻标识码：   A                  文章编号：1001 - 9499（2019）05 - 0045 - 05

新疆地处我国西北边陲，属温带大陆性气候，干旱降水少，日照时数多，太阳辐射强，昼夜温差大。新疆独特的地理气候和生态环境，使当地林果具有含糖量高、营养丰富的特点。借助于天山、昆仑山稳定的水源补给和得天独厚的光热条件，新疆发展特色林果业条件优越、潜力巨大。2017年，新疆特色林果种植总面积达123.04万hm2，其中鲜果种植面积35.17万hm2，干果种植面积45.17万hm2，林果总产量达751.4万吨，均位居全国前列。在新疆特色林果业总体规模不断扩大、效益不断增长的同时，也暴露出很多问题，如种植结构不合理、技术支持不到位、数据统计渠道不统一、数据时效性不强且差异较大等。为此，新疆林业科学院设计建设了基于大数据、云计算和地理信息技术的新疆特色林果大数据管理平台（以下简称林果平台），实现全疆林果业数据的集中存储、统计分析、挖掘应用和成果展示，为各有关单位提供决策支持，为新疆林果业的长远发展奠定坚实的基础。

1 平台建设基础

1. 1 建设目标

据统计，新疆共有80多个林果品种，其中又以红枣、核桃、苹果、梨、葡萄、杏、巴旦木、枸杞、沙棘9大林果为主。林果平台以9大林果数据为管理对象，综合考虑种植户的技术服务需求、科研单位的数据与成果需求、各级管理部门的决策需求和加工销售企业的市场信息需求，展示新疆林果资源的宏观与微观数据，具体建设目标有：（1）管理决策，如提供专题图、统计图表、趋势分析等;（2）科学研究，如气象、病虫害影响的统计分析等;（3）技术服务，如林果栽培、有害生物防治、测土配肥等技术的开发与服务等;（4）产业支持，如加工基地分布分析、产量分析、销量分析、产地对比等。

1. 2 总体架构

林果平台是一个整合了多种功能的大数据管理系统，需要实现不断增长的林果业数据与各类相关资源数据的存储与应用，还需要兼顾信息资源整合、数据共享、大数据挖掘与分析等功能，因此，平台总体架构的设计需要有良好的兼容性、扩展性与高效性。经设计，平台总体架构由基础支撑层、数据资源层、服务资源层、资源应用层和用户层构成（图1）。

（1）基础支撑层，包括网络通信设备、数据服务器、应用服务器、林果业物联网设备等。

（2）数据资源层，包括全疆交通道路、河流水系、居民建筑等矢量数据，以及全疆高清遥感影像数据、三维地形数据、林果资源数据等。

（3）服务资源层，以数据服务总线为核心，实现数据资源的注册管理、服务接口、服务安全管理和运行监控等功能。

（4）资源应用层，包括支撑应用、通用应用和专业应用，具有综合展示、查询、统计分析和预测决策等功能，实现全疆特色林果资源“一张图”。

（5）用户层，包括新疆自治区政府、林果办、科技处、信息中心、林科院和规划院等相关单位，还包括全疆各州县林业技术人员、林果种植户、林果加工企业等。

1. 3 数据库建设

数据是平台运行的首要资源，根据林果生长规律和数据使用需要，平台分类建设了7个数据库。（1）林果小班空间数据库，包括小班矢量数据、投影、坐标系等。（2）林果小班属性数据库，包括地类、树种、品种、树龄、树高、郁闭度、面积、产量等数据。（3）林果有害生物数据库，包括有害生物类别、地区、受灾程度、受灾面积、防治措施等数据。（4）林果气候适生性数据库，包括树种、积温条件、高温耐受条件、低温耐受条件等数据。（5）林果科技资料数据库，包括树种、品种、资料大类、资料小类、作者、出版年度等数据。（6）林果产业发展数据库，包括生产基地、企业、产品类别、产量、销量、价格、库存等数据。（7）全疆各监测站历年气象数据库，包括：小时温度、日均温度、日高温、日低温、降水量、日照时数、干热风和霜冻情况等数据。

2 平台核心功能

为保证林果数据全面、准确、实用，平台设置了综合展示、统计分析、气象与病虫害分析、产业分析和技术服务5大核心功能。

2. 1 综合展示

综合展示功能包括小班展示、变化对比、树种分布、土壤资源展示等4项子功能。（1）小班展示功能，以高清遥感影像为底图展示各县的林果小班分布，可以分树种展示。（2）变化对比功能，按地区对多期小班分布图进行卷帘式对比，查找发现变化情况。（3）树种分布功能，展示全疆范围内某一树种的种植分布情况。（4）土壤资源展示功能，展示壤土、沙土、黏土等各类土壤的分布情况，可以与树种分布叠加。

2. 2 统计分析

统计分析功能包括种植面积统计、成熟时期统计、产量预测、综合资讯、图表生成等5项子功能。（1）种植面积统计功能，分树种统计各地州、县的林果种植面积。（2）成熟时期统计功能，统计各地区各树种果品的成熟时期。（3）产量预测功能，按产前、初产、盛产和衰产4个时期统计种植面积，预测林果产量。（4）综合查询功能，按属性查询小班情况，如查询株行距等，及时发现种植密度不合理地区。（5）图表生成功能，制成各县林果小班分布专题图，按树种、产期、产量等生成各类统计报表。

2. 3 气象与病虫害分析

气象与病虫害分析功能包括气象因子分析、适生区域分析、受灾情况统计等3项子功能。（1）气象因子分析功能，分析高温、低温、积温、霜冻对林果树种的影响。（2）适生区域分析功能，分析各林果树种的适生区域分布。（3）受灾情况统计功能，按地区统计各树种病虫害受灾情况，以及受灾分布展示。

2. 4 产业分析

产业分析功能包括产销统计和产销预测2项子功能。（1）产销统计功能，生产加工基地分布、产量与销量统计，分析市场价格变化情况。（2）产销预测功能，预测林果产量和销量，辅助产业经营者决策。

2. 5 技術服务

技术服务功能包括资料服务、测土测肥、手机APP服务等3项子功能。（1）资料服务功能，浏览和下载果树栽培、管理、病虫害防治等专业技术资料。（2）测土配肥功能，基于当前土壤肥力，结合树种、产期给出氮磷钾施肥量。（3）手机APP服务功能，基于手机终端为相关人员提供技术支持。

3 平台建设关键技术

3. 1 数据采集

自2012年开始，新疆林科院制定了平台数据采集标准和作业规范，确定了30多项调查因子，并多次进行数据采集培训。新疆自治区林业厅将调查经费下拨到各县林业局，县林业局组织技术队伍实施林果小班普查，获取有害生物数据、气象数据、林果科技文献与技术资料数据、林果产业发展数据等。普查人员使用平板电脑采集小班空间数据，以Excel表填写调查因子，以谷歌影像为底图，手工描绘小班边界线，再将这些采集到的数据汇总到新疆林科院。新疆林科院负责数据质量的把关和审核，达不到质量标准的数据，退回重新校对填写。至2017年底，全疆85个县的林果小班数据采集完成，各类数据经过汇集、抽取、清洗、加工后，按照数据库的建设规则加载到资源数据库中，为平台运行提供大数据支持。后期将视资金情况，每隔5年对重点县的林果资源进行一次普查。

3. 2 云计算技术应用

地理信息数据的快速显示是林果平台建设需要解决的关键问题之一。全疆高清影像数据容量高达600 GB，切片后总容量超过16 TB;林果小班矢量数据2.4 GB，切片后超过10 GB。为了满足用户的高效率访问，尤其是高并发状态下的地理信息数据支持，平台采用了云计算技术。利用服务器和高容量存储设备，采用云计算技术实现底层网络与硬件的连接，使平台具有高伸缩性、高可扩充性和高容错性。在负载均衡方面，Web应用服务器集群采用静态调度轮转算法，将众多用户请求依次分发到集群内不同的服务器上，使各个服务器平均分担用户的连接请求[ 3 ]，减少中心服务器的访问负载。

3. 3 气候要素栅格化

新疆地域辽阔，各地气候差异巨大，掌握全疆气候资源空间分布情况是科学经营林果的前提。当前，全疆共有105个气象监测站，相对于广袤的面积，气象站数量仍然偏少，难以满足气象规划对要素空间连续性和精细化的要求。为了得到精细化的气象要素空间分布情况，借助地理信息系统在全疆范围进行栅格化，处理设置大小为500 m×500 m的正方形栅格点，每个气象监测站都落在某个网格内。此外，建立气象要素与地理因子（海拔、经度、纬度）三维二次模型，进行气象要素的细栅格推算，每个栅格的气象要素模拟值由相邻的几个监测站的监测值计算出来[ 4 ]，公式为：

w=w（x，y，z）+d=（a0+a1x+a2y+a3z+a4xy+a5yz+a6az+a7x2+a8y2+a9z2）+d

式中，w为各气候要素的栅格点模拟值，w（x，y，z）为宏观地理因子影响的气候要素的栅格点模拟值，d为局部小地形因子和随机因素对各气候要素的影响，即残差项，x， y， z分别为栅格点的经度、纬度和平均海拔高度，a0 - a9为待定系数。通过插值计算，全疆每个栅格都拥有1组气象数据，从而获得全疆气候资源精细化空间分布。

3. 4 适生区域规划

林果数据、气象数据、病虫害数据均属于林业大数据的范畴[ 1 ]，借助地理信息系统对这些数据进行挖掘、分析和应用具有重要意义[ 2 ]。基于林业大数据资源，规划各林果树种的适生区域是林果平台的一项重要功能。通过分析整理出各林果树种对气候的生长需求，主要包括气温、积温、霜冻、高温、低温等因素，根据适生性指标及管理需要，将种植区域划分为适宜区、次适宜区和不适宜区3个等级。以一定标准为依据，借助于全疆气象网格化模型计算出的气象数据，得到林果树种适宜生长、次适宜生长和不适宜生长的网格。利用地理信息系统工具，分别用3种不同的颜色渲染网格，得到林果树种的适生区域规划。基于这项功能，地区林果业管理者和林业技术人员可以根据各林果树种的适生区域进行扩种和减种，合理调整种植比例，科学指导当地林果业生产。需要注意的是，适生区域规划要结合气候适生性指标和耕地资源情况来进行。

以核桃为例，根据气候适生性指标，平台自动计算生成了核桃适生区规划（图1），如果单纯从气候条件的角度进行规划，核桃在塔克拉玛干沙漠里存在面积相当大的适生区域，但事实上，这里严重缺水，并不适合核桃生长。因此，需要借助全疆耕地资源分布图，对系统计算结果进行修正。在地理信息软件中对这2个图层进行叠加操作，针对适宜区和次适宜区，取其与耕地资源区域的交集，最终确定该树种的适宜区和次适宜区，如此便生成了合理的规划（图2）。

4 结 论

4. 1 新疆特色林果大数据管理平台建设了全疆统一采集、统一存储、统一管理、统一应用的林果资源数据库，成功实现了全疆林果资源“一张图”的综合展示目标，该成果为国内同行业首创，取得了很多建设经验。

4. 2 平台建设需要多学科合作。林果平台建设与气象、病虫害、土肥等学科存在密切的关联，建设单位可通过资源共享、成果共享的策略与相关单位建立合作关系，解决跨学科研究与资源应用问题，推动项目顺利开展。

4. 3 建设需要投入足够人力。数据调查、数据录入、平台调试需要投入大量人力，如小班矢量数据的采集是以谷歌遥感影像为底图，在高清影像下，有些地区的小班矢量图与影像底图存在较大偏差，系统难以自动调节。建设单位对24多万个小班逐一进行人工纠偏，大幅度提高了显示精度，而这没有足够的人力是难以实现的。

4. 4 调查项目需要不断改进。在平台建设过程中，发现一些前期设置的调查因子不合理，如“树龄”没有统计苗龄的大小，导致树种生产期统计的精度不足;此外，“近三年平均产量”应该细分为“前年产量，去年产量、今年产量”3个因子，这样不仅可以掌握各年产量，还可以分析产量变化规律，进而预测未来产量，这些问题可在后期调查中予以改进。

参考文献

[1] 赵伟，  魏亚伟.  大数据时代下的林业发展研究[J].  新农业， 2017（5）：  16.

[2] 陈忠升.  数据挖掘技术在地理信息系统中的应用[J].  科学大众（科学教育），  2018（04）：  159.

[3] 翟永，  杨曦.  地理信息服务网站服务器集群负载均衡技术研究[J].  地理信息世界，  2010（6）：  20.

[4] 李景林，  張山清，  普宗朝，  等.  近50 a新疆气温精细化时空变化分析[J].  干旱区地理，  2013，  36（2）：  228 - 237.

[5] 普宗朝，  张山清.  气候变暖对新疆核桃种植气候适宜性的影响[J].  中国农业气象，  2018，  39（4）：  267.

第1作者简介：  高  健（1973-），  男，  高级工程师，  主要从事林业生态与智慧林业研究工作。

通讯作者：  张山清（1966-），  女，  高级工程师，  硕士，   主要从事气候变化与应用气象、  农业气候区划研究工作。

收稿日期： 2019 - 07 - 26

（责任编辑：   王 岩）

Design and Construction Practice of Xinjiang Characteristic Fruit Geographic Information Integrated Application Platform

GAO Jian

（Institute of Modern Forestry， Xinjiang Academy of Forestry，  Urumqi 830000）

Abstract Based on big data and cloud computing technology， Xinjiang's characteristic forest fruit big data management platform is built. The platform consists of basic support layer， data resource layer， resource service layer， resource application layer and user layer. Based on 7 databases， Xinjiang's main forest fruit resources are managed. The information forest fruit management platform integrating comprehensive display， statistical analysis， meteorological and pest analysis， industrial analysis and technical services has been developed， which realizes the unified storage， management and application of Xinjiang forest fruit resources data. Platform development goals for management decision making， scientific research， technical services， and industry support.

Key words Big data;  Cloud computing;  GIS;  Xinjiang;Characteristic fruit; Suitable area