眾所周知,目前可以從大量分散的氣象數(shù)據(jù)服務(wù)中心獲取衛(wèi)星和站點(diǎn)觀測資料,以及模式資料,但是對資料的檢索、訪問和處理要耗費(fèi)很多的時間和精力。為此,南京信息工程大學(xué)大氣資料服務(wù)中心(NADSC)和NASA(National Aeronautics and Space Administration)戈達(dá)德地球科學(xué)數(shù)據(jù)和信息服務(wù)中心(GES DISC,Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center)開展了國際合作研究,最大化地實現(xiàn)了存儲于異地不同服務(wù)器的異構(gòu)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)共享,為用戶提供一個操作簡單、基于Web的可視化集成平臺?;贕oogle Earth,目前該系統(tǒng)實現(xiàn)了四維氣候數(shù)據(jù)的可視化集成,為不同層面用戶之間的協(xié)同研究提供了統(tǒng)一的平臺,大大促進(jìn)了全球數(shù)據(jù)共享和科研合作。
該可視化系統(tǒng)集成的數(shù)據(jù)及圖像來自于3種不同的數(shù)據(jù)源(表1、2、3),下面簡要描述數(shù)據(jù)源的基本情況及預(yù)處理方法。
全球月氣候數(shù)據(jù)反映了氣候狀態(tài)的季節(jié)和空間變化(表1)。目前系統(tǒng)集成的氣象要素包括氣溫、氣壓、位勢高度、風(fēng)速、濕度、降水和氣溶膠。
2.1.1 全球降水氣候數(shù)據(jù)
全球月氣候降水?dāng)?shù)據(jù)及圖像直接來自于亞洲季風(fēng)區(qū)域集成研究項目(MAIRS)在線可視化數(shù)據(jù)分析工具(Giovanni)的門戶網(wǎng)站——NASA GES DISC Giovanni(http://disc.gsfc.nasa.gov/giovanni)服務(wù)。Giovanni系統(tǒng)的月氣候降水資料是NASA全球氣候降水項目的極軌衛(wèi)星合成產(chǎn)品(GPCP,http://precip.gsfc.nasa.gov/),月氣候值是GPCP 2.1版1979-01—2008-12的月降水值的平均值。該數(shù)據(jù)的空間分辨率為1.0°×1.0°,它是利用海洋—陸面—大氣研究中心(COLA,Center for Ocean-Land-Atmosphere Studies)的網(wǎng)格分析和顯示系統(tǒng)(GRADS,http://grads.iges.org/grads/grads.html)將原始的2.5°×2.5°格點(diǎn)數(shù)據(jù)集利用塊平均的方法重新網(wǎng)格化而得到的。
2.1.2 全球大氣再分析氣候數(shù)據(jù)
全球月氣候大氣要素,像氣壓、氣溫、風(fēng)、濕度,由NASA的現(xiàn)代回顧性分析研究與應(yīng)用項目(MERRA)的大氣再分析數(shù)據(jù)集生成。MERRA是NASA戈達(dá)德太空飛行中心(GSFC)的全球模式和同化辦公室的一個研究項目,它主要使用戈達(dá)德地球觀測系統(tǒng)的第五版資料同化系統(tǒng)(GEOS-5)的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)(1979年至今),此大氣同化系統(tǒng)主要致力于氣候時間尺度與水循環(huán)相關(guān)領(lǐng)域。存儲于NASA GES DISC的MERRA數(shù)據(jù)可以通過Mirador、OPeNDAP和GDS三種數(shù)據(jù)服務(wù)方式下載獲取。在該系統(tǒng)中,采用本地OpenGrADS,通過GDS服務(wù)在線訪問和利用遠(yuǎn)程數(shù)據(jù),直接對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的處理,從而避免了大量數(shù)據(jù)的下載和重新存儲,因此,節(jié)省了時間和本地的存儲空間,有效地共享了遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)。該資料的月氣候值同樣是由相應(yīng)的月再分析資料平均而來(1979-01—2008-12)。將生成的每個要素的各月氣候圖像存儲于NADSC服務(wù)器,相應(yīng)的URL組織于MySQL數(shù)據(jù)庫中,最終由KML(Keyhole Markup Language)進(jìn)行解析集成,可視化于Google Earth。
表1 全球逐月數(shù)據(jù)
2.1.3 全球氣溶膠光學(xué)厚度氣候數(shù)據(jù)
類似于全球月降水氣候數(shù)據(jù),全球氣溶膠光學(xué)厚度氣候數(shù)據(jù)的可視化圖像通過MAIRS項目的門戶網(wǎng)站訪問NASA GES DISC的Giovanni系統(tǒng),利用WMS(Web Map Service)服務(wù)直接訪問獲取。在當(dāng)前的Giovanni系統(tǒng)中,該氣候資料是直接由光學(xué)厚度為550 nm的MODIS-Terra月氣溶膠資料(2001-01—2008-12)計算得到,空間分辨率為1.0°×1.0°。
1980—2009年世界氣象組織(WMO)在中國區(qū)域的194個地面觀測站的月氣象數(shù)據(jù)的時間序列,下載于中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)系統(tǒng)(CMDSSS,http://cdc.cma.gov.cn/)。像月平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、月降水、風(fēng)速、日溫差、日照時間等氣象要素值均從SURF_CLI_CHN_MUL_MON_CES產(chǎn)品提取而來(表2)。在此期間,因站點(diǎn)遷移等原因而導(dǎo)致某些站點(diǎn)數(shù)據(jù)不完備,最終選取183站作為研究對象。
表2 WMO氣象站觀測數(shù)據(jù)
月氣候數(shù)據(jù)集(SURF_CLI_CHN_MUL_MMON_19712000_CES)同樣也來自于CMDSSS,在充分考慮站點(diǎn)遷移等因素后,每個站點(diǎn)的數(shù)據(jù)均是由1971-01-01—2001-09-30高質(zhì)量數(shù)據(jù)控制計算而來。
中國區(qū)域183站各要素的各月及氣候值通過一定的算法被集成到NADSC服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中。各要素的異常值及異常趨勢由統(tǒng)一的程序進(jìn)行計算處理,當(dāng)點(diǎn)擊Google Earth上的某一站點(diǎn)時,該站點(diǎn)的各要素的氣候值、異常值及其異常趨勢由NADSC的相應(yīng)應(yīng)用程序自動地以圖像的形式直觀地呈現(xiàn)給用戶。
該系統(tǒng)的區(qū)域衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)來自于陸表數(shù)據(jù)處理產(chǎn)品,包括MODIS-Terra1-km的陸表溫度(LST)和標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)(NDVI)。為了獲得研究區(qū)域高分辨率的數(shù)據(jù),從USGS陸面處理分布交互式存儲中心(LPDAAC,https://lpdaac.usgs.gov/)下載了MODIS 1KM 8-day的LST(MOD11A2.005)和月NDVI(MOD13A3.005)資料(表3)。
由于數(shù)據(jù)量龐大,MODIS 1-km標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品以每片10°×10°的格式存儲。亞洲季風(fēng)區(qū)內(nèi)(60~150°E,0°~60°N)各片數(shù)據(jù)以圓柱投影的形式被組合拼接。為此,利用某些圖形處理工具,像GrADS通過NADSC本地WMS服務(wù),可以較容易地為選擇區(qū)域創(chuàng)建多幅圖像進(jìn)行拼接顯示。在該原型開發(fā)過程中,中國東部(102~122.5°E,21~41.5°N)夏季(6—8月平均)圖像被創(chuàng)建并存儲于NADSC的服務(wù)器中,并將其URL集成于相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中,便于遠(yuǎn)程調(diào)用拼接。
開發(fā)的系統(tǒng)安裝在NADSC和喬治梅森大學(xué)空間信息科學(xué)與系統(tǒng)中心(GMU CSISS)的服務(wù)器上,目前的訪問地址是http://nadsc.nuist.edu.cn/mairsprogram/data/mairs.kml或者h(yuǎn)ttp://geobrain.laits.gmu.edu/mairsprogram/data/mairs.kml,該系統(tǒng)具備高移植性,使用方法如下:1)在本地下載并安裝Google Earth軟件;2)下載mairs.kml文件;3)在Google Earth上運(yùn)行mairs.kml文件。
利用Google Earth打開mairs.kml,出現(xiàn)如圖1所示的主界面。所有數(shù)據(jù)在臨時位置的“Visualization for Climate Study”文件中,點(diǎn)擊“Visualization for Climate Study”,該項目的簡單描述呈現(xiàn)于web頁中。左側(cè)菜單列出了3個主菜單:全球逐月氣候(Global Monthly Climatology),地面站點(diǎn)觀測(Ground Station Observations)和區(qū)域衛(wèi)星觀測(Regional Satellite Observations(summer))。
1)全球逐月氣候。全球逐月氣候包括氣溫、氣壓、降水、風(fēng)向量等8個觀測量,每個觀測量包括一個或多個空間層次的12個月可視化氣候圖像,全球氣候圖像可以逐月動態(tài)演示。
2)地面站點(diǎn)觀測。點(diǎn)擊地面站點(diǎn)觀測菜單,183站站標(biāo)呈現(xiàn)在中國區(qū)域,點(diǎn)擊某一站點(diǎn),出現(xiàn)一個帶有站點(diǎn)名、站點(diǎn)ID、站點(diǎn)位置、站點(diǎn)高度以及多個地面觀測氣象要素可視化圖像的頁面,其中地面觀測氣象要素的圖像包括:a)降水,風(fēng)速,平均、最高、最低氣溫的氣候季節(jié)變化圖像;b)氣溫、降水、風(fēng)速30 a的月氣候異常時間序列;c)30 a的月日溫差時間序列;d)各要素的異常趨勢。
3)區(qū)域衛(wèi)星觀測。區(qū)域衛(wèi)星觀測菜單包含分辨率為1 km的陸表溫度和植被指數(shù)兩個陸面產(chǎn)品的多年夏季(2001—2009年6—8月平均)可視化數(shù)據(jù),該圖像同樣可以進(jìn)行動態(tài)觀察,據(jù)此開展對區(qū)域地表氣溫及植被變化的研究。
Google Earth接口界面通過疊加層可以可視化不同菜單中的一副或多幅圖像。例如,通過氣壓場與風(fēng)場疊加觀測風(fēng)壓關(guān)系,通過站點(diǎn)觀測要素與全球氣候要素場疊加,在全球氣候背景場的基礎(chǔ)上研究區(qū)域氣候變化與異常。系統(tǒng)詳情請訪問以上所列網(wǎng)址??傊?,與Google Earth嵌入的地理信息相結(jié)合,通過該系統(tǒng),用戶可以對感興趣的區(qū)域進(jìn)行氣候研究,觀察要素的時空變化,理解不同要素之間的關(guān)系,從而實現(xiàn)對氣候現(xiàn)象的探索。衛(wèi)星遙感、模式與地面觀測站點(diǎn)數(shù)據(jù)的協(xié)同研究增強(qiáng)了用戶訪問、處理和分析全球氣候與區(qū)域氣候變化關(guān)系的能力。
表3 區(qū)域衛(wèi)星遙感觀測數(shù)據(jù)
圖1 可視化系統(tǒng)的主界面
1)開發(fā)原型結(jié)合Google Earth豐富的地理空間信息,充分體現(xiàn)了各種分散的、異構(gòu)氣候數(shù)據(jù)源和圖像的有效集成。
2)目前有效訪問圖像的端口包括中國氣象觀測站的月氣候及異常數(shù)據(jù)、全球氣候數(shù)據(jù)以及東亞區(qū)域MODIS陸表氣溫和植被指數(shù),使得集成數(shù)據(jù)更易于使用。
3)各種遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)服務(wù)的相互緊密合作是非常重要的。為了規(guī)律性地診斷遠(yuǎn)程服務(wù)的運(yùn)行狀態(tài)和版本更新狀況,開發(fā)一個對遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)的自動化定期檢測系統(tǒng)是非常必要的,以期該系統(tǒng)為數(shù)據(jù)共享服務(wù)提供借鑒。
1)為了更便于用戶的使用,利用Google Earth plug-in將Google Earth嵌入到Web頁面中。
2)當(dāng)進(jìn)行放大、縮小圖像時,實時更新圖像的分辨率,進(jìn)一步提高可視化圖像的質(zhì)量。
3)用同樣的方法,在其他國家植入更多的觀測站,擴(kuò)大研究區(qū)域。
致謝:該研究工作得到國家自然科學(xué)基金主任基金項目(41140002)的資助,同時系統(tǒng)平臺建設(shè)得到國際科研合作伙伴NASA GES DISC沈素紅博士、Gregory Leptoukh博士和GMU CSISS狄黎平教授的悉心指導(dǎo)和支持,在此表示誠摯的謝意。