摘要：太湖藍(lán)藻水華暴發(fā)對(duì)其周邊地區(qū)的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)造成了嚴(yán)重影響，對(duì)藍(lán)藻水華進(jìn)行監(jiān)測(cè)預(yù)警對(duì)于改善太湖水環(huán)境具有重要意義。本文在分析藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)預(yù)警研究動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)上，從信息系統(tǒng)構(gòu)建角度，結(jié)合太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)情況，對(duì)太湖藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)預(yù)警流程進(jìn)行系統(tǒng)性分析，提出建立太湖藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的總體框架，利用c幅言和IDL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了該框架的軟件架構(gòu)。并且論述了實(shí)現(xiàn)該系統(tǒng)框架所采用的系統(tǒng)集成技術(shù)和軟件模式技術(shù)。

1 引言
太湖水質(zhì)狀況直接影響其周圍人民的生產(chǎn)生活，太湖向周邊地區(qū)提供生產(chǎn)生活用水，同時(shí)周邊地區(qū)的污水也以點(diǎn)源或面源形式排入太湖，終導(dǎo)致太湖營(yíng)養(yǎng)化加劇，誘發(fā)藍(lán)藻水華頻頻出現(xiàn)。藍(lán)藻是一種原始、古老的藻類植物，在一些營(yíng)養(yǎng)化水體中，藍(lán)藻常于夏季大量繁殖，并在水域形成一層藍(lán)綠色而又腥臭味的水華，加劇水質(zhì)惡化，對(duì)魚類等水生動(dòng)物以及人、畜均有較大危害。自1990年以來(lái)，太湖藍(lán)藻水華頻頻暴發(fā)，特別是2007年5月底，太湖梅梁灣部分發(fā)生了藍(lán)藻大暴發(fā)，導(dǎo)致無(wú)錫市自來(lái)水臭水事件，太湖藍(lán)藻水華危害再度引起社會(huì)各方面的關(guān)注¨J。藍(lán)藻水華形成是一種高度復(fù)雜、非線性的生態(tài)過(guò)程，涉及物理、化學(xué)及生物等方面。目前，對(duì)其形成機(jī)理過(guò)程及藍(lán)藻水華影響水質(zhì)所引發(fā)的各種危害等都是人們所急需解決的問(wèn)題。本文從信息系統(tǒng)分析探討太湖藍(lán)藻水華治理，具有重要應(yīng)用價(jià)值。

2太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)預(yù)警信息系統(tǒng)
設(shè)計(jì)遙感監(jiān)測(cè)手段的引入，為研究太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)預(yù)警提供了新途徑。太湖水環(huán)境監(jiān)測(cè)手段歷經(jīng)了常規(guī)監(jiān)測(cè)、綜合自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和綜合遙感監(jiān)測(cè)，其中遙感在監(jiān)測(cè)藍(lán)藻水華方面具有快速而經(jīng)濟(jì)的特點(diǎn)，能夠監(jiān)測(cè)到藍(lán)藻葉綠素及藻藍(lán)蛋白的變化情況，將常規(guī)水質(zhì)采樣、實(shí)地光譜儀采樣與遙感影像相結(jié)合，可以獲取與藍(lán)藻水華形成過(guò)程密切相關(guān)的可遙感的水質(zhì)參數(shù)，如藍(lán)藻葉綠素濃度、藻藍(lán)蛋白濃度、水體透明度、溫度等。在遙感監(jiān)測(cè)模型方面，主要有經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停笖?shù)模型，半分析模型等；在預(yù)測(cè)模型方面，主要有藍(lán)藻生長(zhǎng)模型、逐步回歸模型等；在生態(tài)閾值方面，將藍(lán)藻水華形成的溫度范圍大致確定為280一33。將藍(lán)藻水華發(fā)生堆積時(shí)的風(fēng)速范圍大致確定為1．5～3．6m／S¨“。
2．1系統(tǒng)流程設(shè)計(jì)
在太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)研發(fā)方面，主要體現(xiàn)出系統(tǒng)化、模塊化、集成化、網(wǎng)絡(luò)化等特點(diǎn)。太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)指標(biāo)的多樣性決定了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的多源性，輸入系統(tǒng)的數(shù)據(jù)包括基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、遙感影像數(shù)據(jù)、水質(zhì)采樣數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)等，對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理主要采用系統(tǒng)集成技術(shù)，特別是GIS軟件組件化為多源空間數(shù)據(jù)的信息集成和空間可視化表達(dá)提供了重要手段，系統(tǒng)集成所涉及到的體系結(jié)構(gòu)主要包括小規(guī)模的單機(jī)桌面體系結(jié)構(gòu)和大規(guī)模的三層網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)，前者主要是對(duì)太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模型分析與空間分析，后者則在包括前者功能基礎(chǔ)上進(jìn)行了功能模塊的擴(kuò)展和異地分配，并將多源數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)處理、模型分析與空間分析功能集中到局域網(wǎng)內(nèi)的服務(wù)器與胖客戶端上，同時(shí)將數(shù)據(jù)與信息的發(fā)布功能針對(duì)到互聯(lián)網(wǎng)中的客戶瀏覽器上。結(jié)合太湖多年來(lái)研究成果以及專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)H，l5l，將太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)預(yù)警的指標(biāo)分為：藍(lán)藻葉綠素濃度、藻藍(lán)蛋白濃度、氣溫、風(fēng)速、風(fēng)向，通過(guò)實(shí)地采樣數(shù)據(jù)與準(zhǔn)同步遙感影像匹配分析藍(lán)藻水華發(fā)生前的各個(gè)指標(biāo)的變化情況，確定發(fā)生藍(lán)藻水華時(shí)各個(gè)指標(biāo)的閾值范圍，其中藍(lán)藻葉綠素濃度和藻藍(lán)蛋白濃度通過(guò)遙感影像定量反演模型獲取并以此作為藻類生物量指示，風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫等誘發(fā)指標(biāo)因子數(shù)據(jù)通過(guò)天氣預(yù)報(bào)方式獲取，各個(gè)誘發(fā)指標(biāo)因子數(shù)據(jù)在模糊邏輯模型支持下預(yù)測(cè)滿足生物量閾值的藍(lán)藻是否具有上浮的可能性，后綜合藍(lán)藻水華可能出現(xiàn)的區(qū)域進(jìn)行空間預(yù)警分區(qū).

2．2系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)
采用先整體后局部的模塊化設(shè)計(jì)方法進(jìn)行系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)，將太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)劃分為藍(lán)藻濃度遙感定量提取模塊、監(jiān)測(cè)分析模塊、預(yù)警分析模塊、數(shù)據(jù)管理模塊、模型管理模塊.系統(tǒng)采用C／S與B／S相混合的體系架構(gòu)，在Internet上，采用B／S模式，運(yùn)用Web Service集成技術(shù)，將各個(gè)模塊進(jìn)行Web服務(wù)的封裝、注冊(cè)和發(fā)布，從而便于系統(tǒng)的擴(kuò)展和與其他系統(tǒng)的集成。在局域網(wǎng)內(nèi)部，采用C／S模式，由客戶端和服務(wù)器組成，其中服務(wù)器包括數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器、應(yīng)用程序服務(wù)器兩部分，分別實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)管理，應(yīng)用程序的管理及運(yùn)行.

3系統(tǒng)功能模塊分析與集成
3．1系統(tǒng)功能模塊
(1)藍(lán)藻濃度遙感定量提取模塊：把經(jīng)過(guò)幾何糾正、輻射定標(biāo)、大氣校正后的遙感影像，應(yīng)用藍(lán)藻濃度遙感定量反演模型，將藍(lán)藻遙感圖像反射率值轉(zhuǎn)換為藍(lán)藻濃度值，同時(shí)生成藍(lán)藻濃度柵格圖。
(2)監(jiān)測(cè)分析模塊：對(duì)藍(lán)藻遙感監(jiān)測(cè)影像生成的藍(lán)藻濃度柵格圖進(jìn)行分析。按照相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)，將藍(lán)藻濃度值進(jìn)行分級(jí)顯示，計(jì)算各級(jí)別藍(lán)藻濃度區(qū)間對(duì)應(yīng)總像元面積，根據(jù)各不同時(shí)相藍(lán)藻濃度變化面積的轉(zhuǎn)移矩陣生成監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)報(bào)告。
(3)數(shù)據(jù)管理模塊：對(duì)于矢量數(shù)據(jù)庫(kù)、遙感影像數(shù)據(jù)庫(kù)、屬性數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)數(shù)據(jù)的輸入、編輯、更新和備份，其中利用空間數(shù)據(jù)引擎ArcS—DE對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行集中存儲(chǔ)和管理。
(4)模型管理模塊：通過(guò)模型字典庫(kù)來(lái)提供靈活、動(dòng)態(tài)的構(gòu)模功能，完成模型運(yùn)行所需輸入數(shù)據(jù)的自動(dòng)提取及運(yùn)算結(jié)果的存貯。模型庫(kù)中主要包括遙感定量反演模型、預(yù)測(cè)預(yù)警模型等。
(5)警情發(fā)布模塊：將遙感監(jiān)測(cè)分析結(jié)果及預(yù)警分析結(jié)果，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)及時(shí)發(fā)布給社會(huì)公眾和各應(yīng)急職能部門，同時(shí)在保障網(wǎng)絡(luò)安全前提下，提供元數(shù)據(jù)服務(wù)及數(shù)據(jù)服務(wù)。
(6)預(yù)警分析模塊：是本系統(tǒng)的核心部分，在數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)和預(yù)警知識(shí)庫(kù)支持下，通過(guò)建立藍(lán)藻預(yù)警指標(biāo)體系，選擇與遙感影像空間分辨率相適合的格網(wǎng)單元，即主要以MODIS數(shù)據(jù)為主要遙感數(shù)據(jù)源，格網(wǎng)單元大小選擇為250m，在此基礎(chǔ)上，綜合專家知識(shí)和數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識(shí)建立各個(gè)誘發(fā)因子的隸屬度函數(shù)以及模糊推理規(guī)則，以判斷每個(gè)格網(wǎng)在預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)水華可能性大小，同時(shí)結(jié)合預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)的天氣預(yù)報(bào)數(shù)值，估算現(xiàn)有藍(lán)藻漂移速度，并結(jié)合預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)原位可能出現(xiàn)的藍(lán)藻范圍，大致圈定預(yù)測(cè)時(shí)間內(nèi)的藍(lán)藻空間位置分布，并利用空間疊加分析功能進(jìn)行預(yù)警區(qū)劃分。其中菜單界面基于XML文件設(shè)計(jì)，具有可定制性特點(diǎn)，各菜單項(xiàng)所實(shí)現(xiàn)的功能調(diào)用接口，由自行設(shè)計(jì)的接口類以及抽象類來(lái)綜合管理，以此減少界面對(duì)應(yīng)用程序的依賴性，增強(qiáng)界面設(shè)計(jì)的靈活性。

3．2系統(tǒng)集成的關(guān)鍵技術(shù)
(1)Visual c#與AcfiveX控件集成。Visual C#是介于Visual Basic與Visual C++中間的一種編程環(huán)境，它綜合了Visual Basic與Visual C++的優(yōu)點(diǎn)，具有開發(fā)周期短、運(yùn)行效率高的特點(diǎn)，它可以與ActiveX控件進(jìn)行有效集成。本系統(tǒng)就是在Visual c#可視化開發(fā)平臺(tái)下，融合IDLDrawWidget圖像可視化控件以及ArcEngine空間數(shù)據(jù)可視化控件，綜合完成系統(tǒng)各個(gè)模塊功能。
(2)基于樹模式的軟件系統(tǒng)架構(gòu)。本系統(tǒng)依照太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)預(yù)警的工作流程，采用了樹模式結(jié)構(gòu)和面向?qū)ο笏枷雭?lái)設(shè)計(jì)整個(gè)系統(tǒng)架構(gòu)，將整個(gè)系統(tǒng)抽象為根節(jié)點(diǎn)對(duì)象，各個(gè)子系統(tǒng)抽象為中間節(jié)點(diǎn)對(duì)象，各個(gè)模塊抽象為葉子節(jié)點(diǎn)對(duì)象。這種樹模式結(jié)構(gòu)應(yīng)用在窗體設(shè)計(jì)中，可以使整個(gè)系統(tǒng)界面保持一致風(fēng)格，應(yīng)用在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，可以維護(hù)數(shù)據(jù)一致性。

4結(jié)語(yǔ)

在分析藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)預(yù)警研究動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)上，從信息系統(tǒng)構(gòu)建角度，對(duì)太湖藍(lán)藻水華監(jiān)測(cè)預(yù)警流程進(jìn)行系統(tǒng)化分析，提出構(gòu)建太湖藍(lán)藻水華遙感監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)的總體框架。綜合系統(tǒng)集成技術(shù)和軟件模式技術(shù)，運(yùn)用c#q IDL語(yǔ)言對(duì)該系統(tǒng)框架進(jìn)行了軟件實(shí)現(xiàn)，下一步主要工作是將各個(gè)模塊集成到該框中，由于系統(tǒng)采用可擴(kuò)展性的系統(tǒng)架構(gòu)，對(duì)于太湖藍(lán)藻遙感監(jiān)測(cè)預(yù)警研究的新成果可以及時(shí)融合到本系統(tǒng)中。