1灾害事件与过程中的时空数据模型
1.1时空数据模型的发展
时间、空间、属性是空间对象的固有特性。将时间用于空间对象的历史序列，最简单的方法就是采用快照浏览模式，即同样的GIS空间数据均按不同时相单独保存。随着时间序列的增长，这种管理方式所产生的数据量惊人。当需要对空间数据进行时间钻取操作以观察历史变化时，由于这种快照方式缺乏时空语义，所以难以反映空间对象时间序列的前后变化及关系。这种地理信息系统只是海量数据的存储系统，无法呈现其空间对象的历史追溯过程。因此，人们开始研究时空数据模型(Spatial-temporalDataModel，STDM)来解决上述问题。对于时空数据模型的大量研究始于1990年代初。Longran总结了时空立方体、快照序列、基态修正和时空复合等四种时态数据模型［3］，Worboys建立了时空对象模型［4］，Donna提出了一种基于事件的时空数据模型ESTDM，表达了离散时空对象的等级结构，将每个栅格的属性记录到数组中，以表达记录随时间变化的地理现象［5］，Ｒaper等开发了一种面向对象的地形数据模型OOgeomorph［6］。但上述模型均不能表达像森林火灾事件中诸如火场的蔓延、断裂、合并、消亡或重现等动态复杂现象。为此，May提出了一种集对象模型与连续场模型于一体的概念框架，并以暴雨为例，阐述了表达事件与过程的动态地理现象的方法［7］。国内在这方面也做了大量研究，包括面向对象时空数据模型［8－9］与面向过程的时空数据模型［10］等。不管是事件驱动的还是面向对象的时空数据模型，均很难保持对象的连续性，同时不能解决仅仅由于属性变化而引起的对象变化的历史回溯及再现［11］。国内外有关时空数据模型的上述研究，均是针对地理要素空间几何特性随时间不断发生变化的情形，不适合用来对台风灾害事件与过程进行建模。由于现实世界中的空间对象、事件与过程的复杂性，如台风、移动车辆、森林火灾、宗地等对象尽管都具有时态性，但均属于不同的空间对象，有些适用对象模型，有些适用场模型，有些二者兼备。可见，到目前为止，还没有一个通用的时空数据模型，能有效地解决时态GIS中各类空间对象的时空特性管理问题，特别是那些持续的事件对象。
1.2台风灾害事件与过程的时空特性
事件不仅是某一特定事件(如洪水)或是一个持久的状态(如干旱)，也可以是一种趋势(如全球变暖);而过程则是与状态有关的动态序列［7］。因此，台风灾害是一种过程化的事件序列，且与台风灾情在性质、数据内容、记录方式等方面有着明显区别(图1)。
1.3基于元组时间标记法的灾害事件与过程管理
与台风灾害有关的灾情上报、预警预测、灾害救援与灾后重建等工作，在现实中高度依赖于灾区行政区划(省市、区县、街道等)单元，甚至需要详细到社区或居委会一级，并以它们作为灾情信息统计、聚合与分析的基本社会空间单元。因为台风影响范围，是某时刻台风风圈与行政区划单元叠加分析的一种中间结果。一次台风灾害过程的建模及后续的灾情统计，本质上依赖于各级行政单元子集随时间变化的不同组合，行政单元空间特性并没有随之变化。相对其它众多地物对象，行政单元的变更周期相对较长。所以，对于台风灾害这一类事件，其时空过程的刻画与测度只能以国家基础地理信息中不同空间尺度的行政区划单元为基础，记录每时刻台风影响范围及对应致灾因子，最后作为台风灾害事件的完整过程予以入库。具体步骤为，按照台风灾害事件出现的次序，以台风编号作为台风灾害事件名称，对某时刻受到影响的行政单元(如乡镇)赋以时间戳，作为灾害事件的时间特性予以记录而不是重新保存为新的快照集，直至该事件结束。因为快照集方式将产生大量的不必要的数据冗余，也不利于历史台风事件的对比分析。这样，借助于行政区划单元的台风灾害事件空间特性，仅作为事件的隐含属性，且高度依赖于行政区划空间对象。采用时空数据模式管理台风等灾害事件，目前看来仍然是比较科学、合理和可行的做法。因为只需要维护几个实体之间的关系即可，从而简化了灾害事件与过程的管理，而且与事件过程描述等有关的属性数据与空间数据(行政单元和台风路径等专题数据)采用不同的关系存储，由于不再对大容量的空间几何表进行操作，因而将大幅提升关系数据库的查询效率，便于实现多尺度行政单元信息聚合、基于时间距离的台风灾害影响计算以及历史序列影响分析等。完整的台风灾害事件、过程及其时空数据库便于查找与当前台风路径相似的历史台风事件及其灾害影响，可为当前台风灾害影响分析提供重要参考依据［12］。
1.4台风灾害影响分析中的地学问题
台风作为气象灾害，对承载体来说是一个持续的时空作用过程。受地形等下垫面影响，随着台风中心位置向大陆不断推进，其风圈半径、中心最大风速、移动速度及影响区域范围等都在发生变化。台风的三个致灾因子(大风、暴雨、风暴潮)所造成的灾损程度，除了受下垫面影响之外，还取决于台风灾害过程的持续时间及路径。如一次过境与迂回过境、擦边而过等对同一区域带来的灾害损失差别很大。因此，新的时空数据模型必须回答类似如下地学问题:(1)广东省陆丰市累计受“天兔”台风影响的时间;(2)2013年9月22日20:00点“天兔”台风影响哪些乡镇，受影响人口数量等;(3)福建省2013年各乡镇台风影响频次等。
2台风灾害事件的时空数据库设计
2.1设计原则
合理的时空数据模型，必须考虑存储空间、存取与时空分析效率、保证时空语义完整等几方面因素。针对灾害事件与过程的时空数据模型，应满足以下条件:①档案功能;②更新功能;③时间、空间与属性的查询及分析功能;④时空数据一致性;⑤支持一定粒度的数据钻取与时间距离的计算;⑥支持数据共享，输出符合OGIS空间数据规范与标准的通用数据交换格式，对地理实体各时刻的状态或属性按照演化过程进行空间动态模拟，以支持事件序列的专题地图与动画生成等。2.2数据源本研究中的台风灾害影响分析主要依据以行政区划为主的多尺度国家基础地理空间数据、人口、社会经济数据以及台风历史专题数据。前者包括省自治区直辖市、地市、区县、乡镇街道四级行政区划空间数据库。其中，县级行政区划单元总共2872个，乡镇43577个。人口数据为2010年国家人口普查数据(六普)，上述数据由密西根大学中国信息研究中心［13］提供。台风历史数据主要采用中国台风网“CMA-STI热带气旋最佳路径数据集”(1949－2011年)，其中2012年及以后的台风数据来自温州台风网的实时台风信息。基础地理数据与台风历史数据均采用PostgreSQL空间数据库管理。
2.3时空数据库设计
行政区划数据包含区县与乡镇编码、名称以及几何位置(含投影信息)等字段(表1)。台风数据包含台风编码(ty_code)、中心位置、对应时间(time)、经纬度(lon，lat)、7级风圈半径、中心气压和最大风速等属性。以2013年登陆并影响粤闽赣三省的“201319”号台风“天兔”(Usa-gi)为例(表2)。该台风在当年9月16日发源于菲律宾以东洋面，发展到9月22日00:00时，7级风圈开始影响到广东、福建两省共26个县市、244个乡镇。至当天晚上20:00时，影响范围进一步扩大，涉及广东、福建、江西三省共108个县市。
3灾害事件与过程的时序分析及其可视化
3.1扩展SQL空间查询语言扩展SQL是一种空间查询语言。它基于Open-GIS的九交模型予以实现，在数据库层面定义了很多空间运算函数，包括动态投影变换、数据格式转换、数据操作以及多种面向地学问题的空间分析方法等。PostGIS空间数据库引擎是PostgreSQL对象关系型数据库的扩展，支持基于GiST的四叉树空间索引，提供空间分析与地理对象处理的函数［14］，是目前扩展SQL最完整的实现。Post-greSQL对象关系型数据库，通过PostGIS空间数据库引擎，完整地支持了扩展SQL标准，满足大多数基于数据库脚本与上下文环境的实时、动态、交互性空间分析之需求，为台风灾害事件与过程的时空数据管理、影响范围分析等提供了开放、动态的空间运算函数库。
3.2交互式空间计算过程与方法
实际操作中，将台风7级风圈所影响的行政单元作为当前时刻台风的影响范围。具体方法是取得台风中心的经纬度坐标，运用扩展SQL的内置函数，采用脚本进行动态投影转换，将之转换成我国小比例尺地图使用的Albers投影，自定义空间投影编码(SＲID=86400)，然后基于扩展SQL的ST_DWithin函数，实现7级风圈半径与行政单元图层的空间关系运算，得到当前时刻的台风影响范围。也可以将该时刻的影响范围通过ST_AsGeo-JSON函数输出为标准地理数据交换文件GeoJSON，用于台风影响范围的时序分析与可视化。同时在元组级别上赋予时间戳，作为台风事件的当前状态予以保存，直至该台风事件结束。
3.3扩展SQL支持下的台风影响范围时序分析
地理事件历史序列或过程的可视化，是时态GIS的重要组成部分，也是地学研究的重要方法。以台风灾害事件与过程的时空数据模型为基础，采用扩展SQL的数据操作函数，可将时间序列的台风灾害影响区域依次输出为地理数据标准交换文件，如GeoJSON格式，以实现数据共享(图3)。最后通过开源制图引擎MapServer调用该共享文件以显示台风影响范围，生成一次台风灾害事件的历史序列专题地图(图4)。如果采用GＲASS地理信息系统平台，还可将上述事件序列生成动画。
4结论
本文以“201319”号台风“天兔”为例，借助于关系数据库平台与扩展SQL语言，以时态GIS为参照，设计了一种面向台风灾害事件与过程的时空数据管理模式。该管理模式能有效存储随时间变化的台风灾害影响范围、灾区人口分布等事件序列上的过程信息，便于灾害信息共享以及事件序列的可视化，为台风灾害历史事件的回溯、预警预测、减灾救援、灾害影响及灾后重建等工作提供重要的历史灾情信息与数据管理方法。同时对于洪涝、干旱等其它过程性灾害事件的时空数据管理也有重要的借鉴意义。
作者：芮建勋 张发勇 鲍曙明 王丛笑 单位：上海师范大学 中国地质大学( 武汉) 密西根大学中国信息研究中心 华东理工大学城市与区域分析实验室
