◎ 黃選威

廣西地圖院，廣西 南寧 530023

目前，多時(shí)相柵格數(shù)據(jù)已廣泛應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境和氣候變化領(lǐng)域。時(shí)間分辨率為小時(shí)或天的柵格數(shù)據(jù)往往需要處理成月均或年均柵格數(shù)據(jù)，才能實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步分析。對于跨度數(shù)十年的單時(shí)或日均數(shù)據(jù)，單項(xiàng)數(shù)據(jù)處理的工作量大、耗時(shí)多、效率低。此次研究筆者針對IMERG全球2001 年—2020 年約7 300 幅降水量單日NetCDF 文件展開數(shù)據(jù)研究，利用ArcGIS ModelBuilder 可視化編程開發(fā)語言進(jìn)行集成開發(fā)處理，獲取廣西2001 年—2020 年月均降水量和年均降水量柵格數(shù)據(jù)集，從而實(shí)現(xiàn)快速獲取降水量基礎(chǔ)研究數(shù)據(jù)。

1 方法原理

NetCDF（Network Common Data Form）網(wǎng)絡(luò)通用數(shù)據(jù)格式是一種面向數(shù)組型并適于網(wǎng)絡(luò)共享數(shù)據(jù)的描述和編碼標(biāo)準(zhǔn)[1]。在ArcGIS 中，可以通過NetCDF 文件創(chuàng)建TIF柵格數(shù)據(jù)集，用一個維度來顯示所有柵格數(shù)據(jù)的單元值。對于具有相同屬性的多個柵格數(shù)據(jù)，要合成一個更大時(shí)間分辨率的柵格數(shù)據(jù)集，通常采用鑲嵌至新柵格的方法，求取單個柵格像元上的平均值來實(shí)現(xiàn)，公式可以表示為：

式（1）中，Vmean為更大時(shí)間分辨率柵格數(shù)據(jù)集的像元值；Vij表示第i行第j列的像元位置的數(shù)值；n表示鑲嵌原始柵格的數(shù)量。

ArcGIS ModelBuilder 是一種可視化的編程語言，用于構(gòu)建地理處理工作流。ArcGIS ModelBuilder 能夠?qū)⒁幌盗蠥rcToolbox 現(xiàn)有工具和ArcPy 語言通過輸入輸出的方式串聯(lián)起來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理[2]。這種處理方式節(jié)省人機(jī)交互的中間過程，并且能夠迭代具有相同屬性樣式的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動化或半自動化批量處理。趙強(qiáng)等人通過MATLAB 等程序語言進(jìn)行NetCDF 數(shù)據(jù)的批量讀寫操作，但該讀寫方式設(shè)計(jì)需要在特定環(huán)境下進(jìn)行，且MATLAB 可視化表達(dá)效果較為單一[3]。溫樹棟、昝建春等人基于ArcGIS ModelBuilder 單一計(jì)算和解析路徑的方式來實(shí)現(xiàn)地理數(shù)據(jù)庫按區(qū)域自動批量的裁剪輸出，但輸入輸出位置是固定的，不具有遷移重復(fù)使用的靈活性[4-5]。

常用的ModelBuilder 由變量、工具和連接符組成（見圖1）。

圖1 ArcGIS ModelBuilder 工作流程示意圖

常用的ArcGIS ModelBuilder 結(jié)構(gòu)單元主要組成部分如表1 所示。

表1 ArcGIS ModelBuilder 結(jié)構(gòu)單元主要組成部分表

2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與處理方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

此次研究的數(shù)據(jù)源自2001 年1 月1 日至2020 年12 月31 日約7 300 幅全球降水量GPM IMERG 數(shù)據(jù)。通過訪問美國NASA 地球科學(xué)數(shù)據(jù)和信息服務(wù)中心（Goddard Earth Sciences Data and InformationServices Center，GES DISC）的網(wǎng)站（https://disc.gsfc.nasa.gov）可以下載到數(shù)據(jù)格式為NetCDF 的全球日均降水量數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)的空間分辨率為0.1°，單個NetCDF 數(shù)據(jù)大小約30 M。

2.2 處理方法

筆者針對數(shù)據(jù)量巨大的NetCDF 日均降水量數(shù)據(jù)，此次研究首先使用ArcGIS ModelBuilder中的柵格數(shù)據(jù)迭代器進(jìn)行循環(huán)讀取，獲得的文件名通過ArcPy 中的截取函數(shù)截取特定字段，用于創(chuàng)建特定文件夾，使用工具將NetCDF 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TIF 數(shù)據(jù)，生成的TIF 文件放入特定文件夾中。然后，將單個文件夾內(nèi)的數(shù)據(jù)以收集多值的方式作為單一數(shù)據(jù)整體輸入，在迭代循環(huán)文件夾的基礎(chǔ)上，迭代文件夾內(nèi)部的TIF數(shù)據(jù)。最后，通過鑲嵌至新柵格的方式生成某一時(shí)間段月均降水量或年均降水量柵格數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理過程如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)處理過程示意圖

2.3 技術(shù)難點(diǎn)

（1）字段獲取與匹配。獲取的原始日均降水量數(shù)據(jù)的文件名稱較長，如3B—DAY.MS.MRG.3IMERG.20200101—S000000—E235959.V06.nc4。此次研究通過ArcPy 中的ArcPy.Split()函數(shù)進(jìn)行日期字符的獲取，再利用獲取的特定字段創(chuàng)建文件夾和TIF 數(shù)據(jù)文件名，通過“\%文件名%\%柵格數(shù)據(jù)%.tif”地址組合的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)特定文件夾下的自動保存。其中，“%文件名%”和“%柵格數(shù)據(jù)%”為自定義變量，通過連接的方式組合地址路徑，便于靈活選擇輸出地址。

（2）循環(huán)迭代和嵌套。將NetCDF 文件轉(zhuǎn)化為按月保存的TIF 文件，要先迭代文件夾內(nèi)的日均柵格數(shù)據(jù)作為收集值整體輸入，再迭代該文件夾進(jìn)行多年數(shù)據(jù)處理，這里需要對文件夾和文件夾內(nèi)的數(shù)據(jù)都進(jìn)行迭代讀取。由于ModelBuilder 同一模型下不能出現(xiàn)2 個或2 個以上的迭代器，因此需要把其中一個迭代模型作為新工具嵌入到另一個模型中進(jìn)行2 次以上的迭代計(jì)算。這種模型嵌套的方式能夠有效解決多個迭代器在同一個模型進(jìn)程中共同計(jì)算的問題。

（3）多值合一輸入輸出。由于迭代器每次只能讀取1 個數(shù)據(jù)，但計(jì)算數(shù)據(jù)平均值要讀取多個數(shù)據(jù)，因此需要通過迭代的方式讀取所有柵格數(shù)據(jù)，直到讀完文件夾內(nèi)所有數(shù)據(jù)為止，之后將其作為一個數(shù)據(jù)整體進(jìn)行輸入。這種方式可以避免迭代一個數(shù)據(jù)就進(jìn)行鑲嵌，或者迭代未完成就計(jì)算的問題。

（4）遷移重復(fù)使用。模型中的輸入輸出變量可分為帶固定參數(shù)變量和不帶參數(shù)變量2種。帶參數(shù)的變量通過輸入固定的路徑、數(shù)據(jù)直接進(jìn)行計(jì)算，每次計(jì)算都要重新設(shè)置新的參數(shù)，不利于遷移多次使用。對于不帶參數(shù)的變量，將其設(shè)為空值，并作為開源變量，可以由使用者自行輸入，進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。此次研究筆者將必要參數(shù)作為不帶參數(shù)的變量，均做開放處理，便于計(jì)算模型重復(fù)使用和調(diào)整。圖3 中的所有變量右上角帶p 標(biāo)志的均為不帶參數(shù)的變量。

2.4 模型構(gòu)建

以日均數(shù)據(jù)生成月均數(shù)據(jù)為例，模型設(shè)計(jì)主要包括按月創(chuàng)建文件夾、NetCDF 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TIF、按月鑲嵌平均計(jì)算3 部分（見圖3）。

（1）按月創(chuàng)建文件夾。考慮到原始數(shù)據(jù)的文件名讀取、存儲不方便，需要生成月份的文件夾來存儲對應(yīng)月份的單日數(shù)據(jù)。在圖3（a）中，“原始數(shù)據(jù)文件夾”用于輸入原始日均數(shù)據(jù)位置，“文件夾位置”用于輸出生成月份文件夾的位置。此次研究筆者使用計(jì)算值工具，利用截取函數(shù)ArcPy.Split()按照關(guān)鍵字符位置進(jìn)行讀取月份如“202001”6 位，其他字符舍去，即可生成名稱為“202001”的文件夾。

（2）NetCDF 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為TIF。由于NetCDF數(shù)據(jù)格式不是GIS 常用數(shù)據(jù)類型，因此需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。此次研究筆者通過ArcGIS 工具箱中的創(chuàng)建NetCDF 柵格圖層、復(fù)制柵格、按掩膜裁剪的工具進(jìn)行處理。將對應(yīng)轉(zhuǎn)換后的日均TIF 柵格數(shù)據(jù)存入到相應(yīng)月份文件夾中。在圖3（b）中，“文件夾”為原始數(shù)據(jù)位置；“通配符”和“文件擴(kuò)展名”分別對應(yīng)文件名的關(guān)鍵字和文件類型；NetCDF 數(shù)據(jù)的變量參數(shù)HQprecipitation、Lon、Lat 可以自行輸入，也可以作為默認(rèn)變量填入?yún)?shù)；“裁剪矢量數(shù)據(jù)”為進(jìn)行掩膜裁剪的研究區(qū)范圍；“輸出文件位置”為月份文件夾所在的上一層文件夾。

（3）迭代按月鑲嵌計(jì)算。將圖3（b）過程生成的TIF 柵格數(shù)據(jù)作為一個整體輸入，再進(jìn)行鑲嵌計(jì)算。需要注意的是，不能只把收集值作為一個簡單的變量放入模型中，需要將其設(shè)置為帶p 標(biāo)志的參數(shù)變量，否則就會以下面這種方式進(jìn)行計(jì)算：

式（2）顯然與式（1）的計(jì)算結(jié)果不同，這不是此次研究需要的結(jié)果。

（4）迭代文件夾進(jìn)行月均計(jì)算。將圖3（c）的模型作為一個整體嵌套到圖3（d）中，圖3（c）是迭代循環(huán)月份文件夾中的日均TIF 柵格數(shù)據(jù)，圖3（d）是迭代循環(huán)不同的文件夾，嵌套的方式可以進(jìn)行多次循環(huán)。圖3（d）中，“中間數(shù)據(jù)文件夾”為月份文件夾所在的上一層文件夾位置，“輸出位置”為生成月均數(shù)據(jù)的存放位置。

圖3 月均降水量數(shù)據(jù)批量處理模型圖

3 分析討論

批量處理模型設(shè)計(jì)完成之后，選取2020 年12 個月366 份的全年NetCDF 日均數(shù)據(jù)，分別通過常規(guī)人工方法和批量處理模型工具法進(jìn)行處理，比較數(shù)據(jù)處理花費(fèi)的時(shí)間（見圖4）。

圖4 常規(guī)人工方法和批量處理模型工具法耗時(shí)對比圖

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將日均降水量數(shù)據(jù)處理成月均降水量柵格數(shù)據(jù)，批量處理模型工具法用時(shí)約為5 min/月，常規(guī)人工方法用時(shí)約為48 min/月，批量處理模型工具法在數(shù)據(jù)處理時(shí)間上較常規(guī)人工方法縮短8 了倍以上。由此可見，批量處理模型工具法能大幅提高多時(shí)相柵格數(shù)據(jù)處理的效率，能有效克服常規(guī)人工方法效率低、用時(shí)長、容易出錯等問題，并且可以使用ArcGIS 中的地理處理結(jié)果，將其作為計(jì)算包整體運(yùn)算，減少設(shè)置參數(shù)的時(shí)間。

與MATLAB 方法相比，此次研究不需要進(jìn)行復(fù)雜的編程計(jì)算，使用模塊化的封裝工具即可實(shí)現(xiàn)搭積木式計(jì)算處理，并且ArcGIS 支持二次開發(fā)，可不依靠環(huán)境進(jìn)行運(yùn)行計(jì)算，對于零基礎(chǔ)的使用者來說較為友好。通常情況下，在數(shù)據(jù)輸入輸出路徑上，很多模型工具往往都是固定的，即輸入數(shù)據(jù)的路徑也是輸出路徑，不能自行設(shè)置，不具有靈活性。此次研究筆者將輸入輸出位置作為不帶路徑參數(shù)的變量開放出來，提供給使用者自行輸入，大大增強(qiáng)了批量處理模型工具的遷徙性和提高了重復(fù)使用水平。同時(shí)，批量處理模型工具法不局限于單一的裁剪計(jì)算，而是把名稱修改、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、裁剪提取、加權(quán)計(jì)算、數(shù)據(jù)生成等柵格數(shù)據(jù)處理的常見流程進(jìn)行綜合設(shè)計(jì)，對于其他具有不同需求的柵格數(shù)據(jù)處理來說，具有很強(qiáng)的借鑒和指導(dǎo)意義。

4 結(jié) 語

此次研究中，筆者基于ArcGIS Model-Builder 可視化編程開發(fā)環(huán)境，集成ArcToolbox 現(xiàn)有工具和ArcPy 語言處理，開發(fā)實(shí)現(xiàn)多時(shí)相柵格數(shù)據(jù)批量處理模型工具。研究中，對于輸入輸出變量，采用空參數(shù)的形式，能滿足和實(shí)現(xiàn)批量處理模型工具的可遷移性和重復(fù)使用。同時(shí)，使用ArcGIS 臨時(shí)數(shù)據(jù)庫ScratchGDB，避免了大量中間數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，節(jié)省了內(nèi)存。下一步，應(yīng)對不常使用的輸入輸出變量直接填充相應(yīng)參數(shù)，減少批量處理模型工具使用過程中變量交互的次數(shù)；擴(kuò)展模型工具的數(shù)量和模塊選項(xiàng)，使用者在做修改調(diào)整后，即可對其他相似類型的柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理。