吴勇剑 张永

摘 要：随着海洋生态环境监测技术日趋成熟，海洋生态环境监测数据呈井喷式增长趋势，这为监测数据的管理带来了极大的挑战。如何合理地管理和利用好这些资源，是实现海洋资源开发，保护海洋生态环境的关键。针对该问题，本文基于GIS技术，构建了海洋生态环境监测数据管理系统。首先，研究介绍了GIS技术理论基础及其在海洋领域中的应用。然后根据海洋生态环境的特点，研究了监测数据时间、空间分析模型和海洋环境质量评价模型。最后构建了基于GIS的监测数据分析与应用系统，并以某站点海域三次赤潮的发生过程为例，验证了该系统的可行性。实验结果表明，该系统可实时完成对海洋生态环境监测数据的存储、管理，并通过对数据的分析，可对其发展趋势进行预测。

关键词：监测数据;GIS;数据集成

中图分类号：X834 文献标识码：A 文章编号：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

海洋蘊藏着丰富的资源，在能源供应紧张的今天，合理开发和利用海洋资源是解决资源匮乏的关键手段，而要实现海洋资源与海洋生态环境的可持续发展，需要准确获取和分析海量的监测数据。近年来，基于物联网技术和基于大数据分析应用技术在海洋生态环境监测数据管理系统中的应用十分广泛。姜涛基于物联网，研究和设计了关于海洋环境监测的系统，实现了海洋环境监测数据的智能化管理[1]。刘帅、陈戈、刘颖洁等人从海洋大数据的产生到海洋大数据应用整个链条进行了探讨，对海洋大数据应用技术研究的基础和现状进行了分析，实现了海洋数据系统模块化[2]。虽然基于物联网技术和基于大数据分析应用技术实现了海洋生态环境监测数据系统化、模块化，但仍需要进一步提高数据的获取能力和应用水平。本文借助GIS技术[3]，建立了一个海洋生态环境监测管理系统，实现了对海洋生态环境监测数据的实时传输和分析，进而实现预测、预警海洋生态环境。

1 基于GIS的海洋生态环境监测数据分析系统架构

本研究的目的是结合采集到的海洋监测数据，通过时间、空间以及环境质量等方面对海洋的生态环境进行分析、预测或评价。为此，要实现海洋生态环境检测数据的分析和评价，需要建立一个完整的数据分析与管理系统。因此，结合以上设计目的，本研究将系统的整体框架构建为如图1所示。在整个框架中，通过Sqlserver完成对数据的采集、存储;通过环境污染评价等模块完成对海洋生态环境质量的评价。

在完成上述框架的基础上，将数据监测管理系统的整体功能模块设计为如图2所示。

在本数据监测管理系统设计中，功能模块总共分为五个部分：地图功能、统计分析、数据查询与分析、分析评价、结果打印输出。其中，分析评价主要是构建环境质量评价模型对海洋的生态进行评价。

2 数据传输集成设计

2.1 数据传输整体流程设计

数据传输集成是系统构建的基础，也是实现数据分析的关键。在本研究中，根据已有的数据传输技术，确定海洋生态环境监测数据管理系统中每个子系统的数据传输方式，实现对数据的实时、准时传输与集成[9]。以某站点海域内赤潮的监测为例，本研究将数据传输集成流程设计为如图3所示。

通过图3可看出，借助不同的监测系统，以及结合GSM、GPRS网络等实现数据的传输和通信。

2.2 数据预处理

海洋生态环境监测数据的获得主要来自对现实实体的测量和处理及表示，由于这些过程有可能产生误差，因此需要对获得的赤潮监测数据进行预处理。本研究从数据源、数据误差校验处理方面对数据进行了预处理，以控制数据的质量。

数据源控制数据质量主要是根据海洋生态环境检测数据来源，采用不同的方式进行质量控制。如根据监测要素设置相应的阈值，剔除超出阈值的数据，保留阈值内数据，然后再进行数据的准确性判断，进而实现控制数据的准确性和可靠性[10]。数据误差校验处理方式即利用数据的方差剔除非正常数据，保留正常数据，以实现对数据质量的控制。数据预处理具体流程如下图4所示：

2.3   数据库设计

海洋生态环境检测数据库主要是用于存放通过各种监测手段得到的监测数据，包括监测系统监测数据、海洋生态浮标监测数据、海洋水文气象观测数据等。根据系统数据库总体设计要求，本研究的数据库主要由两部分组成，具体如图5所示。

将这些数据组成一个全局数据库模式，从而得到不同的数据，具体如图6所示。

3 系统功能设计

3.1 监测要素空间分析设计

海洋生态环境监测受资金、采集方式等方面的限制，难以找到全面的实测数据，故本文采用空间分析和GIS结合的方式对海洋生态环境监测要素变化趋势的分析。空间分析与GIS结合模式有两种，分别是松散结合模式和紧密结合模式[6]。在本研究中，空间分析与GIS结合的方式采用松散结合模式，这种结合方式可以使两者在程序语言上不用进行直接连接，而通过数据转换接口进行。具体结合方式如图7所示。空间分析首先从GIS数据库中获取数据进行分析，然后将输出分析结果存储与GIS数据库中。

空间分析和GIS紧密结合即两者使用共同的用户界面，通过共享文件和存储空间实现连接[7-8]。实现空间分析和GIS紧密结合的方式有对空间模型进行功能扩充和将空间分析模型加入GIS中两种，具体结合方式如图8所示。

在本研究中，考虑到空间分析结果和GIS分析结果的关联问题，采用紧密结合的方式进行空间分析。

3.2 海洋生态环境质量分析评价模型

鉴于海洋生态环境监测管理的实际需要，仅从时间和空间上进行数据分析，无法获得更深层次的信息，故本研究建立了海洋生态环境质量分析评价模型。海洋生态环境质量评价主要是从单因子评价和污染物分类评价两个方面进行评价。其中，单因子评价基本公式如下：

式（1）中，i表示评价因子，Pi表示i的标准指数，Ci表示i的实际测量浓度，Csi表示i的评价标准。

污染物分类评价即通过求算各类污染物综合指数，表示海域内污染物综合状态。本研究中选用内美罗指数求算污染物综合指数。具体求算公式如下：

式（2）中，k表示污染物种类数，Pk表示污染物的综合指数，maxPki表示污染物各因子的标准指数最大值，avePki表示污染物中各因子的标准指数平均值。

4 系统实现

4.1 监测要素空间分析模块实现

海洋生态环境监测要素空间分析模块以GIS为平台，主要目的是实现对指定海域的统计分析，以反映海洋生态环境质量变化趋势。该模块分为两个子模块，分别是空间统计分析子模块和空间等值线分布子模块。空间统计分析子模块具体实现流程如图9所示。

4.2 海洋环境质量模块实现

海洋生态环境质量评价模块重点是对海域海水、沉积物与生物体质量进行评价的模块，其具体实现流程如下图所示：

由图可知，海洋生态环境质量评价首先是确定评价目标，然后对污染环境质量数据进行提取，通过评价因子、评价标准和评价方法对数据进行计算，最终输出评价指数。

5 系统展示

为检验本研究提出的海洋生态环境监测数据管理系统的可行性，本研究选定某站点海域作为实验站点，并跟踪监测了该站点的3次赤潮的发生，获得赤潮监测数据。其中，后两次对赤潮的监测是根据对系统采集到的第一次赤潮监测数据进行分析而得到的预测预警，具体监测结果如下：

由图可知，本研究设计的海洋生态环境监测数据管理系统可完成赤潮数据的实时获取和传输，同时可实现对数据的存储、管理和分析，并根据该站点的生态要素状况和变化趋势对海域富营养化程度进行评价，完成预测预警。

6 结语

海洋生态环境监测数据管理的目的是为了更好地对海洋灾害进行预警预测，实现对海洋生态环境的保护和海洋资源的开发。文中重点根据海洋生态环境的特点，研究了监测数据时间、空间分析模型和海洋环境质量评价模型，构建了基于GIS的监测数据管理系统，实现了对监测数据的一体化管理。最后，通过对某站点海域3次赤潮的发生过程，成功获取了监测数据，实现了对数据的存储、管理，并通过系统对数据的分析，对赤潮发生及其发展趋势进行了预测。实验结果表明，本文构建的基于GIS海洋生态环境监测数据管理系统可行有效，为建立新型海洋生态环境监测数据管理提供技术基础。

参考文献

[1]姜涛.基于物联网的海洋生态环境动态监测系统研究与应用[J].信息通信，2020（07）：128-129.

[2]刘帅，陈戈，刘颖洁，等.海洋大数据应用技术分析与趋势研究[J].中国海洋大学学报（自然科学版），2020，50（01）：154-164.

[3]吴文周，张宇，苏奋振.基于虚拟现实的远海岛礁地理环境物联网监测系统设计与实现[J]. 热带地理，2019，39（05）：742-748.

[4]朱铮雄，黄宇青.基于Spring Batch+Gemfire+CXF的金融大数据集成和整合[J].计算机应用与软件，2020，37（08）：27-32+63.

[5]钱哨，李挥剑，董乾坤.基于微信公众号平台的干部教育培训报名系统数据集成应用研究[J].中国教育信息化，2020（16）：86-89.

[6]姜涛.基于物联网的海洋生态环境动态监测系统研究与应用[J].信息通信，2020（07）：128-129.

[7]吴文周，张宇，苏奋振.基于虚拟现实的远海岛礁地理环境物联网监测系统设计与实现[J]. 热带地理，2019，39（05）：742-748.

[8]刘帅，陈戈，刘颖洁，等.海洋大数据应用技术分析与趋势研究[J].中国海洋大学学报（自然科学版），2020，50（01）：154-164.

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[10]周跃华，岳志春，潘汀超，Rizwan Qadir.基于GIS与水动力模型的陶乐防洪保护区漫溢洪水风险分析[J/OL].水力发电：1-7[2020-09-04].