气象数据可视化范文

导语：如何才能写好一篇气象数据可视化，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公文云整理的十篇范文，供你借鉴。

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[关键词]八叉树；气象数据；可视化

中图分类号：TU211 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）17-0215-02

1 引言

科学计算可视化是计算机图形学研究的热点领域之一，可视化技术极大地提高了数据处理的速度和处理的质量推进了科学计算工具和研究环境的进一步现代化。云是自然界中常见的景观，在计算机技术日益成熟的今天，云的计算机模拟已经成为可能并已广泛的引用到各种领域中，如影视特效、游戏场景、气象预报等。作为自然界中做常见的现象，云的模拟在涉及到自然场景的游戏中已不可或缺；对于影视剧的情节需要生产各种满足艺术家要求的云也是非常实用并且有效的；在虚拟战场环境中，云的模拟有利于天气信息的视觉直观表达。

三维云的计算机模拟的研究取得了长足的进展。Dobashi等人提出给予元细胞自动机的模拟方法对云进行模拟，他们提出的方法实现了对云图的三维建模，此外，他们提出了全球级云的建模方法较好的完成了交互式云密度的生成[。Miyazaki[1]等人提出了CML方法对云形成的物理过程进行了近似模拟，能够根据一定的大气参数设置生成不同类型的云。这为本文的研究工作找到了切合点，本文对气象数据进行了分析，但不同的是，利用八叉树[4]对粒子进行层次管理，采用粒子系统方式实现云的可视化。

（2）自适应调度：

多粒度支持下的自适应调度，随着视点的移动，程序自动地调用不同层次的数据。在实际的程序中 调度 是不同层次节点描述文件的调度。

2.2 八叉树管理下场景的建立

这一部分的目的是将渲染文件生成渲染结点，并构建成渲染的场景。应用程序根据摄像机的具置和朝向，调用不同的层次的数据。

（1）节点形状的选择

由此我们的方案时，每个立方体包含多个面（子节点），而我们在渲染时就是自适应调度这些立方体。这里我们选择的面是正方形。（同时也可以考虑六边形）。同样我们可以考虑下面任何一种形状，如图2所示：

（2）子节点的个数和位置的确定

64*64*64 的规格数据块在八叉树的管理下，我们可以得到每层每个地方体内云的平均密度。根据平均密度确定盒子中包含的节点的个数，如图3所示。

确定完子节点的数目n后，在盒子内随机创建n个位置，作为子节点的中心位置。子节点的位置尽可能覆盖整个盒子。每个盒子的子节点的信息需要保存起来，放置在节点的描述文件中，（例如：子节点的中心位置，尺寸，对应于下层细节节点中的位置等，下面继续介绍）。每个子节点（面）的尺寸由盒子的尺寸和该区域云的平均密度确定。

创建好一些列子节点的中心位置之后，我们需要对子节点的中心位置进行优化，确保任何两个相邻的子节点的位置在我们给定的某一确定值之外，这个确定值由节点的尺寸确定，经过试验为节点尺寸的1/3，效果较好。

为了确保在切换到细节节点时，云的整体形状不会产生太大的变化，我们要保存上层节点，在切换时我们只是在相应的位置添加一些随机放置的节点，但这些新增的节点的尺寸，纹理和数量是有该下层盒子的尺寸和平均云密度决定的。（下面继续介绍），同时也需要对该盒子内的所有节点进行优化。确保每个节点之间的空间距离不过于太小。

（3）子节点纹理的选择

创建了一些列的位置以后，我们需要为每个面赋予给定相应的纹理，以构建云的形状。那么如何选择纹理呢？ 我们的解决方案是根据云密度的不同，选择不同的纹理。同一阶段的密度，我们需要给定多个可供选择的纹理，以避免纹理太过于单调。如下图5所示：

上面的这一些列的操作需要对任何一个八叉树结构下的盒子操作的，节点的纹理选定好后，我们还需要对接点进行角度的偏转，使由节点纹理组成的云的形状更加真实，而不是显得那么有规则。同时并保存旋转的角度。对于每个盒子，除了选定的那些特定的节点外，我们还需要创建一个底面节点，底面节点的偏移角度在0-5度的范围之间，而其他节点的偏移角度在0-360度的范围内。

在节点的纹理选择过程中我们我们需要考虑的问题就是在层次切换过程中尽可能减少突变的程度。所以我们的解决方法是：下层云的密度影响上层相应位置节点的纹理的选择。

（4）子节点颜色的确定

当所有的子节点选择好纹理后，构建了云的整体形状，但是由于实际生活中云颜色并不是一样的，所以我们需要确定所有节点的顶点的颜色，以绘制出高逼真的云。

4 结束语

实验结果表明：利用基于八叉树的气象数据的管理，语义映射的自适应多线程可视化，可以很好的描述出大气中云的状态。八叉树作为描述三维气象数据的树状数据结构，在多粒度场景结点构建过程中，可以准确地描绘每个粒度（层级）的场景信息。3D气象数据渲染系统直观地展现出大气信息，对气象研究工作有着非常深远的意义。

参考文献

[1] Ryo Miyazaki S Y，et al. A method for modeling clouds based on Atmospheric Fluid dynamics [C]//Proceedings of the 9th Pacific Conference on Computer Graphics and Applications，2001：363.

[2] Pantelis Elinas W S. Real-time rendering of 3D clouds[J]. Journal of Graphics Tools， 2000， 5（4）： 33-45.

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Part 1：从地球模拟器说起

“NEC地球模拟器”自问世以来就引起许多人的关注。几年前，由NEC为日本海洋科学技术中心打造的这台地球模拟器大型机以强大的运算能力连续两年占据着Top500超级计算机排行榜的榜首。虽然在今天看来，地球模拟器35.61 TFlops*的浮点运算能力也不过与几十块NVIDIA Geforce GTX 280显卡的运算能力相当，但在当时已经是非常厉害了。因为在2002年排名第二的IBM ASCI White-Pacific超级计算机也不过只有7 TFlops的浮点运算能力。1G=1024M、 1M=1024K ， 这里的TFLOPS就是每秒运算能力为1兆＝10的9次方，1TFLOPS等于1万亿次浮点指令。

和蓝色基因、RoadRunner这样拗口的超级计算机名字相比，地球模拟器不仅易懂，还富有强烈的科幻色彩。一部超级计算机，真的能模拟地球的一切运作吗？事实上地球模拟器所能做的，只是帮助人们模拟全球变暖问题，并且预测地球总体气候变化趋势而已，距离模拟整个地球的各个子环境运行仍然有着遥不可及的距离。但即便如此，把地球模拟器在1秒钟内完成的计算任务，交给一个人使用计算器来完成，却需要花上3000万年。毫无疑问，模拟天气变化仍然是当今庞大惊人的计算之一，我们每天看的天气预报背后实际上就是无数超级计算机连续运转的结果。

可是虽然当今最快的超级计算机IBM Roadrunner运算能力也已经达到1.026P Flops（千万亿次），但在Top500超级计算机排行榜中，仍然有大量超级计算机的运算能力，被天气变化和环境预测程序所消耗殆尽。可以预见，气候与环境的预测分析仍然是超级计算机们大显身手的领域。究竟气象与环境预测为什么需要如此惊人的计算能力？我们在多久的未来才能获得完全准确的天气预报甚至是地震警报？接下来请随我们一探究竟。

Part 2：气象模拟与预测：精确度与计算能力的较量

1．计算机在天气预报中起到的作用

天气预报自诞生以来就成了我们生活中不可或缺的重要元素。我们每天都会根据天气预报确定着装、是否带雨具等生活问题。如你所知，当今的天气预报仍然无法做到十分准确，无论是降雨还是气温都难以预报到百发百中。然而如今的天气预报，其实已经包含了无数科技上的巨大进步。

在过去我们只能使用天气图配合过去天气记录来进行预报。整个天气预报以天气图为主，配合卫星云图、雷达图等，用天气学的原理来分析和研究天气的变化规律，并通过概率统计总结出天气变化的统计规律来进行预报。而随着计算机科学的快速发展，当今的天气预报，除了运用上述手段外还引入了数值预报方法，即利用大型、快速的电子计算机求解描述大气运动的动力学方程组来制作天气预报。在这三种方法融合的情况下，天气预报的准确率已经大大提升。对于计算机来说，天气预报实际上是海量的方程求解，由于整个计算涉及大量方程组和变量，只要有细微的参数发生变化，整个结果就会完全不同。和其它科学计算相比，天气预测计算还有极强的时效性――面对瞬息万变的气候，也许大量参数在运行过程中就需要进行修正，天气预报更是在4~12小时内就会重新一次，这就意味着计算机必须在时限之内完成计算任务。

如果我们将获得的所有天气参数都交由计算机运算，那即便是Roadrunner也需要几天时间。为了解决时效性与精细度、精确度之间的矛盾，人们又构建了许多天气预报模型。当今我国使用的天气预报计算模型主要有国家气象中心中期数值预报业务谱模型（T106L19）、有限区域模式（HLAFS）、MM5模型以及WRF(Weather Research and Forecasting)模型等。其中T106L19和HLAFS模型一般只能用作中期（48~96小时）天气预报，而MM5模型则由美国宾夕法尼亚州立大学和美国气象研究所联合开发，适用于更精细尺度的短期天气预报。作为新一代的天气预测计算模型， WRF有着更准确的结果和区域性，但其计算量同样基于所有类型之首。在当今计算能力的限制下，我们一般只采用中尺度计算“颗粒”*（20~200km）,而对于MM5和WRF来说精细度其实完全可以做到1km。

*注释：中尺度计算“颗粒”就是距离在20~200km之间的天气预报模型。颗粒是计算尺度/精度，20~200km之间为一个颗粒。

2．计算机可视化对气象预报的分析

那天气预报是如何在电脑上进行的？至此我们需要粗略了解一下什么是可视化计算。你可千万别以为我们当今玩的3D游戏、进行一些3D模型渲染就被称作可视化计算。事实上科学计算可视化(Visualization inScientific Computing)是发达国家在80年代后期提出并发展起来的一个新的研究领域。所谓可视化计算，是将科学计算过程中产生的数据及计算结果转换为图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。随着技术的发展,科学计算可视化的含义已经大大扩展,它不仅包括科学计算数据的可视化,而且包括工程计算数据的可视化：如有限元分析的结果等；同时也包括测量数据的可视化：如用于医疗领域的计算机断层扫描(CT)数据及核磁共振(MRI)数据的可视化等等。

气象预报的准确性依赖于对大量数据的计算和对计算结果的分析。一方面，科学计算可视化可将大量的数据转换为图像，在屏幕上显示出某一时刻的等压面、等温面、位涡、云层的位置及运动、暴雨区的位置及其强度、风力的大小及方向等，使预报人员能对未来的天气作出准确的分析和预测。

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关键词：机场警报 net framework ftp协议

中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）05（b）-0015-02

根据民航空管局的相关规定，当本机场出现或预计出现重要天气并达到一定条件时，机场气象台应及时机场预警信息，并上传民航空管局地区气象中心。

目前，民航气象数据库系统通讯服务器为linux系统，没有可视化操作界面。将机场警报文件上传到民航气象数据库系统通讯服务器，预报员只能采用命令行的形式连接民航气象数据库系统通讯服务器，经过一系列的命令行指令将文件上传。此方法操作复杂，没有可视化操作界面，易出错，要求预报员熟悉linux系统及操作指令，不便于预报员的日常工作。

为解决这一问题，防止误操作，有效的管理和规范机场警报产品在民航气象数据库系统中的交换，保障业务生产安全性，参照《民用航空气象数据库系统业务运行管理规定》中有关规定，特开发了机场警报传送软件。

1 软件设计与实现

机场警报传送软件主要功能是将本地机场警报文件上传到民航气象数据库系统通讯服务器系统，主要为气象预报员提供服务。系统采用用户及密码进行身份认证的安全机制，通过身份认证的用户可根据业务需求选择文件上传到服务器系统，系统功能及用户界面。

1.1 连接服务器、保存配置功能

本系统中，用户可自行设置各个连接参数，包括服务器IP、默认目录、用户名、用户密码、端口号等，同时为方便用户操作，本系统提供保存连接参数配置功能。基于安全考虑，用户可自行选择是否保存密码，如图1所示。

1.2 查看远程服务器文件列表功能

在成功连接到远程服务器后，用户可查看授权文件列表。如图2系统界面所示，左边是文件夹列表，以树形结构显示，其中文字背景阴影的文件夹表示当前选中的文件夹；右边是文件列表，表示当前选中的文件夹所包含的文件列表。每个文件有名称、状态、大小、修改时间及权限5种属性，其中名称表示文件名；状态checkin表示文件已存在；大小表示文件的大小，单位为字节；修改时间表示文件最后一次修改的日期时间；权限主要是针对服务器为linux系统，显示文件是否可读可写可执行。

1.3 上传文件到服务器功能

上传文件到服务器功能是系统的核心功能。当用户左击“上传（S）”菜单，系统弹出文件选择对话框（如图3右边对话框），用户可选择所需上传文件，点击“打开（O）”确定上传文件，文件将上传到当前选中的文件夹中。用户可通过文件选择对话框左上角的文字来确认当前上传的文件夹是否为所需文件夹，图3文件选择对话框左上角为“上传文件到/气象设备简介/”，即文件将上传到名称为“气象设备简介”的文件夹。

2 系统实现的关键技术

2.1 net framework

机场警报传送软件基于.NET Framework平台开发。NET Framework又称.Net框架。是由微软开发，一个致力于敏捷软件开发（Agile software development）、快速应用开发（Rapid application development）、平

台无关性和网络透明化的软件开发平台。NET框架是以一种采用系统虚拟机运行的编程平台，以通用语言运行库（Common Language Runtime）为基础，支持多种语言（C#、VB、C++、Python等）的开发。提供了一个新的反射性的且面向对象程序设计编程接口。NET设计得足够通用化从而使许多不同高级语言都得以被汇集。NET Framework安全解决方案基于管理代码的概念，以及由通用语言运行时（CLR）加强的安全规则。

2.2 ftp文件传输协议

本系统的核心部分主要基于ftp文件传输协议。是一个用于在两台装有不同操作系统的机器中传输计算机文件的软件标准。它属于网络协议组的应用层。ftp促进文件的共享（计算机程序或数据），鼓励间接或者隐式的使用远程计算机，向用户屏蔽不同主机中各种文件存储系统的细节，提供可靠和高效的传输数据其文件上传功能。本系统将ftp命令进行封装，并以可视化界面展示给用户。

2.3 文件系统处理

在查看远程服务器文件列表功能中，需要对文件进行处理，如查看文件大小、修改时间、权限等，也就是需要处理文件系统。文件系统是操作系统用于明确磁盘或分区上的文件的方法和数据结构；即在磁盘上组织文件的方法。文件系统是对文件存储器空间进行组织和分配，负责文件存储并对存入的文件进行保护和检索的系统。具体地说，它负责为用户建立文件，存入、读出、修改、转储文件，控制文件的存取。

3 系统功能特点

3.1 可视化操作，使用简单

本系统提供可视化操作界面而非命令行形式，使用简单，用户无需计算机专业知识，更不用熟悉linux系统及操作指令。同时系统界面设计符合人性化，采用菜单和按钮设计，并且支持快捷键操作。快捷键如：alt+F（文件菜单）、alt+V（视图菜单）、alt+S（上传）、alt+H（帮助）、F5（刷新）等。

3.2 统一操作，跨平台连接

本系统对远程服务器系统可跨平台连接，服务器端系统可是windows系统，亦可是linux或unix。并且所有操作都于服务器系统无关，统一操作。

3.3 身份认证，安全传输

上传文件到远程服务器需通过身份认证，本系统采用用户及密码的形式，并且对远程服务器的文件只提供查看功能，不可修改，不可下载，只可上传，从而到达安全需求。

3.4 配置可修改，易于扩展

基于服务器的网络位置不同，本系统的所有连接参数配置非固定不变，可根据具体需求自行修改，易于扩展到不同的远程服务器中使用。同时连接配置可保存，免于繁琐的重复输入工作。

3.5 检查识别，提醒告警

具有较强的告警功能，对预报员因操作失误而导致的产品文件格式不对、产品不成功等错误进行自动识别和判断，并以告警框的方式提醒预报员检查。

4 结语

深圳机场警报传送软件是气象数据库系统中辅助功能，同时连接深圳机场气象数据库系统和气象预报工作平台。该系统搭建在气象预报工作平台，获取区机场警报产品数据，将产品数据上传至气象数据库系统；同时根据的相关规则对的产品进行自动分析检测，并进行告警提示。参照《民用航空气象数据库系统业务运行管理规定》中的相关规定和要求，实现了对机场警报产品在民航气象数据库系统中的交换进行有效的管理和规范，保障业务生产安全性。

参考文献

[1] http：///zh-cn/vstudio/aa496123，net framework[EB/OL]学习中心，2012.

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关键词：可视化；点密度；聚类

中图分类号：TP391.41

近年来，随着数据仓库技术、网络技术、电子商务技术等的发展，可视化技术得到了更深入的发展，所谓数据可视化是对大型数据库或数据仓库中的数据的可视化，它是可视化技术在非空间数据领域的应用，使人们不再局限于通过关系数据表来观察和分析数据信息，还能以更直观的方式看到数据及其结构关系[1]。

在电力、医学、农业、现代服务业等应用系统中，往往需要把相应区域数据进行可视化展示，以更直观形象的反应区域数据分布问题。区域数据的可视化比较适合于用点密度图来描述，更符合人眼对密度判定的感知与决策。用点密度图来显示区域数据密度图上通常用打上圆点或其它符号在给定的特定区域描绘特有的数据，符号都可以代表一个实体或一个群体。点密度图对表现特有数据时它们通常可以在区域之间进行比较，这些符号或圆点并没有明确的指所在的位置它们通常是代表一定范围之内的多边形区域里的数据。通过对相应行业区域数据进行可视化处理，可以为行业决策分析发展提供更稳定可靠的分析依据。本文提供一种基于密度聚类的区域数据可视化方法，通过该方法得到区域数据密度可视化的直观效果图，可以为行业资源的合理分配、决策分析发展提供更稳定可靠的依据。

1 创建多维区域数据集

创建用于聚类和数据负荷分析的多维数据仓库集D[2]，主要包括具有行业代表特征的数据子集、相关联的气象信息数据子集、相关联的地区信息代码子集等，以多维方式建立的数据模型有利于简化业务分析复杂度和提高数据查询性能。

图1 多维区域数据集示意图

图2 三维立体信息数据模型图

2 基于密度计算的聚类模型

（1）对多维数据仓库集D，按照如下聚类目标的估计模型[3]确定聚类中心点： ，xi，xj为数据集D中的数据点。

其中σ选取0.5，选取密度最大的前k个数据作为初始聚类中心点，形成D?，D?包含k个初始类子集{d1，d2，…dk}。

（2）依次计算初始类子集中每一个对象sl到k个种子点的距离，其中：l={1，2，…，n}，将sl逐个分派到其最近均值的类中去，重新计算接受新对象的类和失去对象类的均值 （sl∈di）。

（3）重复第（2）步，直到各类再无元素进出[4]。

3 区域数据可视化

（1）对于一定范围内地理区域，形成相应的不规则多边形的集合V[5]，并计算出V中各个多边形Vi（i∈l：n）的边界条件，即多边形Vi各个顶点x，y坐标的最大值和最小值{xmin，xmax，ymin，ymax}。

（2）对于每个di（i∈l：k）中的点P（x，y），读取点P的坐标并遍历集合V，确定点P坐标的范围{xmin

（3）对于点P和V?，从P点引出向右射线，判断P与不规则多边形Vi（Vi∈V?）边界的交点数，如果焦点个数为0或偶数则点P不在Vi对应区域内。若P点的向右射线恰好过边界顶点，则可以将向右射线顺时针或逆时针旋转一个小角度，继续前述步骤进行判断（但要求移动后的P点属性没有发生变化）；

（4）在Vi中打印输出P点，重复本步骤，直到{d1，d2，…dk}中所有数据点打印输出完毕。

图3 区域数据密度点生成流程图

3 结束语

本文中的算法适用于电力、医学、农业、现代服务业中，在商业网络应用中，可就产品线上线下订单及物流分布情况进行特点分析，可有助于相应的产品调度配送方案调整。通过本文中方法得到区域数据密度可视化的直观效果图，可以为行业资源的合理分配、决策分析发展提供更稳定可靠的依据。例如可以在所属地理辖区内实现对任意时刻任意地区的电力负荷信息的总览，便于实现宏观调控和决策。对任意时刻任意地区的电力故障信息的总览，便于实现预防应对和抢修决策。在农业应用领域中，区域数据可视化可以与遥感监测等进行紧密结合，为农作物种植形态的结构规划提供决策服务。

参考文献：

[1]刘勘，周晓峥，周洞汝.数据可视化的研究与发展[J].计算机工程，2002（08）.

[2]刘涛，杨劲锋，阙华坤.基于聚类的线损分析研究[J].华东电力，2013（07）.

[3]Adriano Moreira，Maribel Y.Santos and Sofia Carneiro[J].Density-based clustering algorithms.DBSCAN and SNN.Version 1.0，2005.

[4]Baolin Yi，Haiquan Qiao.An Improved Initialization Center Algorithm for K-means Clustering[J]，2010.

[5]樊淑丽，基于SVG的电力系统信息可视化技术研究[D].浙江大学，2007.

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关键词：电力大数据；可视化；可视化系统；关键技术；技术研究；趋势

中图分类号：TM743 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）30-0062-02

1 引 言

智能电网技术高度融合了传统的电力技术和信息、控制、自动化等技术，通过对发送、输送、配置、使用以及调试、营销等很多环节收集大量的数据信息，对信息进行分析、挖掘，最终能够掌握并控制各个环节决策并优化，实现电力企业生产效率的提高、电网运行达到较高的稳定性、满足电力客户的用电需求。

智能电网都在不断进步、规模也逐渐扩大，多种智能电表、信息系统以及传感器等异构分布式数据源连续的产生大量数据信息，所以被称作是电力大数据。

电力大数据可以说是电网职能的主要支撑体系，所以在众多工作内容中，对数据的采集、传输、存储、处理、挖掘是工作的重点内容。

2 电力大数据概念以及特征

电力大数据主要是指智能电网在发电、配电、输电、营销以及管理等环节的海量数据。

按照电网企业的主营业务将数据大致可分为电网运行和设备监测数据、电力企业销售数据、及电力企业管理数据三类。

随着智能化设备的广泛应用，大数据的来源包括安装于家家户户的智能电表、数以万计的发电机、变压器、开关设备、架空线路、高压电缆等设备中获取的高速增长的监测数据，光伏和风电功率预测所需的大量的历史运行数据、气象监测数据等。

电力大数据是建设性能稳定、安全可靠、高效运作、节能电网的重要保障。

为了能够分析电力大数据，使得智能电网的管理水平得到提高，需要建立更加科学的数据智能系统。

电力大数据有很多特征，比如体量大、多类型、速度快等：

①体量大：电力大数据所收集的数据规模可以达到PB数量级别。

②类型多：不仅可以得到传统的结构化数据，而且还可以在营销系统、生产管理等方面产生大量的非结构以及半结构数据。

③速度快：电力大数据无论采集还是处理都有着极快的特点。

此外电力大数据可以通过和其他行业的行业数据进行交换实现数据深度挖掘与分析。

3 基于电力大数据的可视化以及在电力系统中的 应用

电力系统工作人员为了能够使得系统运行稳定、高效、经济，就必须对每个环节的设备和工作状态进行随时的监测。但是，电网内大量设备都互联，监测设备的连接方式、设备之间的相互影响是一项艰巨的任务，电力系统运行状态可视化系统可以在其生成的图像中展示大量信息，方便操作人员准确快速理解，实时监控所有设备状态，并完成可靠操作，电力系统运行状态可视化操作系统可以为工作人员的工作带来很大的便利，是一种高效的方案。

智能电网中数据量最大的应属于电网运行和设备监测数据。电网运行和设备状态监测数据主要包括电网运行关键指标、电网潮流、试验数据、设备状态遥信、缺陷记录、供电场所视频监测数据等。提取系统的主参数及配网终端数据，能够构建一个全景的电网络信息拓扑图像，并在图中采取可视化技术手段将相关丰富信息的集中展示。

在此全景的电网拓扑图中能够实现如下几类问题的在线分析：重要设备健康状况的在线监测与分析，专线用户的用电行为特征分析与预测；对电能质量进行在线评价与分析等。

到目前为止，电力系统可视化研究主要包括三个方面，分别是静态数据的可视化研究、动态数据可视化研究、电力系统元件。

运行状态可视化技术实现的关键是各参数指标的关联规则，以及各状态量的关联度及其权重。目前，各种适用于大数据分析的深度关联规则有：基于粒计算的关联规则挖掘算法、基于压缩矩阵的Apriori算法、基于云计算平台Hadoop的快速关联规则增量更新算法（C-FUP）等。

4 可视化系统开发的步骤

在开发这个系统的时候使用面向对象机制，定义不同的模块和插件达到各种功能实现的目的。可以分为七个步骤：

①对资源标识符的格式以及业务系统的对象相关描述进行确定；

②所涉及的图形里面的业务对象列表进行确定；

③定义SGL开发图模，当然也包含了图模所设计的支持状态组以及状态值等内容；

④业务信息设置插件的开发；

⑤在图形里面读取所有图件相关的业务信息，并将从业务服务所获得的数据设置到对应的图件插件中以及业务对象所关联的控制功能插件里面；

⑥系统的运行与检测；

⑦自定义人机界面风格。

5 电力大数据可视化系统的关键技术

可视化系统在完成SGL的模块设计后，可以协同其他模块及可视化关键技术实现各种展示。下面主要详述电力大数据可视化系统开发的关键技术，主要包含云计算技术、区域点密度可视化技术、等高绘制技术、电网潮流和GIS可视化技术、历史流展示技术等。

5.1 云计算技术

随着云计算技术的不断深化发展，云计算的数据存储、分析、处理等方面的技术和理论研究为大数据技术的发展奠定了坚实的基础。因为大数据的数据量和分布式的特点，传统的数据管理技术难以胜任。

云计算的核心思路是分布式文件系统（distributed file system，DFS）和MapReduce技术，DFS有着高容错性的特点，并且是为部署在价格低廉的硬件上而设计的，而且它为应用程序提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的程序。以分布式文件处理技术为基础，去掉了关系型数据库的关系型特性，数据存储被简化且更加灵活，使PB、ZB级的数据存储成为可能。

另外，该框架中还包含商业智能应用、传统的数据仓库、大数据访问框架、大数据调度框架、网络层、操作系统、服务器、备份和恢复、数据管理等模块。

MapReduce是用来进行并行处理和生成大数据集的并行编程模型。Hadoop包含了MapReduce的开源实现，是引起关注的大数据处理技术之一。Mahout是基于MapReduce的并行数据挖掘项目，对传统数据挖掘算法，性能大幅提升。

5.2 区域密度可视化技术

区域密度可视化技术是把每一个区域用点密度来展示，这种方法的优势就是很直观，目前常用于表示区域用电负荷密度。

点密度图要求必须生成一定的随机点，如果随机点在对应的区域里面输出这个点，如果不在区域中，还需要再一次生成随机点然后再进行判断，持续进行此步骤一直到满足点数要求。在实现区域负荷密度可视化的时候，实际情况的地理边界线可以粗略的认为是多个点相互连接而成的不规则的多边形，所以才通过判断点在多边形内还是外的算法实现这一过程。

算法流程：

①首先需要读取所给的多边形的区域边界条件；

②查找这个多变性里面定点的最大、最小坐标数值，以期得到粗略的范围；

③生产这个粗略范围的随机点；

④判断点在区域内部还是外部；

⑤如果在内部，那么就继续绘制；

⑥如果在区域外部那么就要再次生成就重复（3）然后继续操作，否则就退出结束。

5.3 等高线绘制方法

等高线是地面上高程相同的各相邻点所连接成的封闭曲线垂直投影到平面上的图形.构造节点运行的等高线不仅能反映节点的运行的当前状态，还能对节点运行的将来状态做出预测.等高绘制方法在可视化应用中比较普遍，特点就是有着很强的数据连续性。等高线图例，如图1所示。

绘制过程如下：

①首先需要构造三角网格；

②内插数据等值点；

③搜索并追踪等值点；

④曲线拟合，填充色块儿。

5.4 电网潮流和GIS可视化技术

利用箭头方向、箭头大小表示线路潮流方向和大小，在原有的电网单线图，依据潮流大小用箭头和数值直观反映线路上的功率值。利用GIS可视化把电网的可视化和地理信息系统结合起来，基于已有的GIS系统三维地理信息系统的可视化研究，运用包围盒算法、求交算法等三维场景拾取算法，包含物体三维展示、虚拟现实等技术提供一个可视化的三维地理信息系统，为输配电网管理者提供一个缩微化模型，从而为输配电网的管理、基建、维修、扩建和决策等提供地理信息。

5.5 历史流展示技术

历史流展示技术体现在对电网历史数据的管理与展示上。在电力系统中，深层次的应用分析往往以历史数据为基础。对生产现场的实时监测数据、电网的规划数据和负荷预测数据，通过历史流展示技术，可以绘制出数据的发展趋势并预测出未来的数据走势；通过历史流回放展示技术，可以模拟历史重大事件发生、演变，挖掘历史事件潜在的知识与规律。

6 电力行业可视化智能系统未来趋势分析

电力行业可视化是基于大数据分析挖掘理念和可视化展现技术手段，未来“智能系统”将继续在线检测、视频监控、应急指挥、智能查询等展示模式功能上持续扩展完善，同时可视化展示电网及相关设施总体运行情况，突出显示异常信息；实现智能电网场景、设备的三维虚拟仿真等；实现电网运行仿真功能，为互动体验、方式预想及事件重演提供支持。

6.1 应急指挥模式

基于WebGis，快速调用调度各子系统实时、历史数据，以大数据挖掘分析为手段，实现电力应急状态下从现场状况捕获、应急处置方案形成到快速响应、现场时效处置、资源的协助和调动一体化的应急指挥可视化平台，纳入VAS的数据通过本模式任意切换。

6.2 运行监控模式

不但对运行各设备运行参数以及终端用电量参数等经过系统ETL模块进行处理的数据进行检测，结合高分GIS，以多种图表、多维度、多方式的展示出来，而且对非电网而影响到电网运行的实时信息进行监测，包括气象信息、卫星云图、雷电检测等功能，并提供系统告警、影响范围和程度分析及辅助应急处理功能，支持系统分级分类梳理展示。

6.3 快速仿真和建模

有针对性的开发和应用快速仿真模型，市场售电数据、法律法规、风险分析和控制都应被纳入系统模型并量化系统的安全性和可靠性，提供快于实时的超前仿真，该功能首先利用高性能量测和通信系统得到拓扑、潮流、电压、频率、设备实时模型等信息，然后据此进行状态估计和在线分析，最后确定当前系统及设备运行状态的安全性、稳定性、可靠性。

6.4 自定义模式

自定义模式满足各类综合叠加性或各类非标准场景模式下的展示需求，根据实际要求，自定义数据源、显示方式、显示位置等内容，采用拖拽操作，简单易用，同时支持应急指挥的快速响应与故障隐患的排除处理。

7 结 语

基于电力大数据的可视化技术近年来虽然不断取得新的成果，但是将数据绘制成高精度、高分辨率图片的业务模型、智能算法和交互式图形处理工具开发的研究还有很长的路要走，与此同时许多应用不能够得到全方位的支持。所以在以后的研究中更应该致力于数据图形展示、挖掘等综合应用，实现数据多样、精细、全面发展。

参考文献：

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篇6

前言

信息可视化技术是随着计算机网络的广泛应用而提出来的,它只有几年的历史,与科学计算可视化紧密相关,但两者也有区别。一般说来,科学计算可视化是指空间数据场的可视化,而信息可视化则是指非空间数据的可视化。随着社会信息化的推进和网络应用的日益广泛,信息源越来越庞大。除了需求对海量数据进行存储、传输、检索及分类等外,更迫切需求了解数据之间的相互关系及发展趋势。在激增的数据背后,隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据,目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。为了了解数据之间的相互关系及发展趋势,人们可以求助于可视化技术。信息可视化不仅用图像来显示多维的非空间数据,使用户加深对数据含义的理解,而且用形象直观的图像来指引检索过程,加快检索速度。在科学计算可视化中,显示的对象涉及标量、矢量及张量等不同类别的空间数据,研究的重点放在如何真实、快速地显示三维数据场。而在信息可视化中,显示的对象主要是多维的标量数据,目前的研究重点在于,设计和选择什么样的显示方式才能便于用户了解庞大的多维数据及它们相互之间的关系,其中更多地涉及心理学、人机交互技术等问题。信息可视化的研究内容集中在层次信息结构可视化、多维数据结构可视化、时变数据结构可视化等方面,信息可视化技术主要应用在对信息的隐含内容的观察分析。国际上信息可视化技术的交流越来越多,自1995年起,每年举行一次国际学术会议。信息可视化自发展以来,已经在气象、物探、空气动力学、核技术等领域进行应用,近年来,开始在医疗领域得到应用,并取得了很多成果和实践经验。

1信息可视化技术在高速公路管理系统中的应用现状

信息可视化技术在高速公路管理系统中已经开始应用,主要表现在以下几个方面。在高速公路监控系统中,路网地理信息系统中应用信息可视化技术,将高速公路沿线的道路交通设施和检测仪器及这些设施的检测状态和检测结果在路网地图上显示,使用不同颜色的图标和不同颜色的线条表示不同的意义。道路的交通状况使用不同颜色的线条来表示,沿线的道路交通设备使用不同颜色的图标来表示。如,当高速公路的某段车流量在允许的范围内时,路网地图中相应路段的线段显示绿色,表示这段高速公路畅通;当车流量超过了限定值,或发生了事故,该部分路网地图就显示红色,提醒监控值班人员做处理和控制。车流量的信息是通过高速公路上设置的检测设备提供的,信息的收集汇总和信息的可视化通过监控系统的计算机系统来实现,通过信息可视化技术,将这些自动化设备收集上来的信息以直观而非数字的形式呈现给操作者。在高速公路的路网地图中,安装了高速公路设备的位置显示不同图标,通过计算机系统来收集这些设备的状态,并用红、黄、绿等多种不同颜色来表示该设备的不同状态,让监控人员从烦琐的数据核对中解放出来,通过图标及位置和图标的颜色,就可以知道是什么设备和处于什么状态,可以及时对出现故障的高速公路设备进行维护。在这样的监控应用系统中,监控人员可以方便地识别整个道路的交通状况以及高速公路沿线设施(如紧急电话)的使用情况等。配合其他的系统,如CCTV系统和可变情报板系统,能有效地进行高速公路的运营控制和信息。但是,在高速公路监控系统中,其他方面还没有信息可视化技术的应用。在高速公路收费系统中,统计中使用条形图、饼图和曲线等可视化手段来表现统计结果信息。收费系统采用这些可视化手段来表现查询结果,可以使操作人员很方便地了解该信息的基本状态,如一段时间的交通量变化情况,一天的收费额变化情况等。但这些主要是表现一维静态信息,还不能表现多维信息的相互关系和影响趋势。除了统计中,收费监控应用可视化技术来实时显示车道及相关设备的信息,例如,车道的开通状态,开通显示绿色,关闭显示红色;车辆通过状态,有车通过时显示相应图标移动过车道;用不同的图标显示自动栏杆、通行信号灯和车道信号灯的状态等。收费系统在对各种收费数据之间的联系分析中,现在还没有应用信息可视化技术,还使用人工归纳等方法来总结这些数据的关系和变化趋势。在高速公路通信系统中,对整个通信系统的管理普遍使用了可视化的应用程序界面。管理程序以图形和图标的形式展示系统的运行状况,直观地显示系统状态和故障位置,对管理人员及时掌握信息很有帮助。但在通信系统的运行历史统计和业务分析上,很多还是以数据的形式提交给用户,不能直观地展示系统运行的长期规律,也不容易发现系统的运行效率和需要改进的地方。从以上的方面我们可以看到,信息可视化技术在高速公路管理系统中已经开始应用,监控系统和通信系统中有比较好的应用,而收费系统中,没有更有效和广泛的应用,这是高速公路管理系统中需要进一步改进的地方。

2高速公路管理系统中应用信息可视化技术的建议

在高速公路管理系统中,我们可以从以下几个方面加强和拓宽信息可视化的应用,从而提高信息利用水平和管理能力。在高速公路监控系统中,可以在如下方面进一步运用可视化技术。一是可视化交互控制。除了应用可视化技术来表现道路交通信息和设备状态以外,我们还可以使用可视化交互来完成控制信息的,让操作员能够知道控制信息的结果。例如,监控员发现某路段出现车祸,影响了交通流速度,这时监控员可以控制前路段上的可变情报版来显示出现车祸的路段位置和提醒信息,来提醒行驶中车辆的司机注意,同时控制路段前的可变限速标志,减小最高速度的值。这些控制信息自动以图形或醒目的标志显示在监控计算机的路网地图中对应设备的位置,让监控员知道已经发送的控制指令生效并正确。如果的信息有错误,监控员可以及时发现,从而更正错误的指令,提高了管理的有效性和正确性。二是可以应用到信息趋势分析中。从高速公路上的监控外场设备传输回的大量信息中,可以进行对管理很有用的趋势分析。例如,通过流量信息和车速的曲线图或曲面图,来观察流量和行车速度之间的关系,从而制定合适的控制策略,来保证最大交通量,从而发挥高速公路的快速行车作用。在高速公路收费系统中,每天产生了大量的收费数据,这些数据初看杂乱无章,其实其中隐含了许多很有价值的信息,这些信息中,有些对高速公路的管理以及高速公路的运营策略都有很重要的意义。但是,现在的高速公路管理系统中,很少有对历史收费数据的信息分析功能,大都因为数据量大,没有相应好的分析手段。信息可视化技术将能比较有效地解决这个问题。信息可视化将繁杂的数据可视化,利用二维或三维的图形图像来表现数据的趋势、相互关系,这样更有利于人们对大量繁杂数据的分析和观察,有利于更好地找到数据之间的关系,从而获得有价值的信息,指导收费高速公路的管理和运营。例如,可以在收费系统中采用信息可视化技术来表现收费标准与交通量变化趋势之间的关系,可以使用曲线图或者曲面图,这样可以直观地发现一些规律,确定什么样的收费标准能更吸引车辆通过高速公路。再如,通过绘制服务时间变化趋势曲线或年曲面图,也可以发现不同车型占用车道的时间规律,从而合理划分车道的使用,如单开辟小型车车道等。通信系统的历史数据也是提供有用信息的有效数据源。通过分析历史数据,如流量的分布规律,高峰的出现规律,结合收费系统和监控系统的数据,能够更准确地预测系统的未来瓶颈和可能的故障点,对整个系统的管理是很有帮助的,也为系统的升级改造以及新系统的建设提供真实有效的依据。

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如上期《思维可视化研究之目的与技术支撑》一文所述，对教学而言，“思维可视化”是指将原本不可见的思维路径、方式、规律运用图示或图示组合的方式呈现出来，以期实现增强记忆及加深理解的效果。其本质也就是隐性思维显性化的过程。为了进行思维可视化的教学研究，必须对可视化本身的类型、进展，以及可视化教学研究方面进行考量。

可视化的类型

从基本原理上讲，可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来，并进行交互处理的理论、方法和技术。“可视化”一词来源于英文的visualization，原意是“可使看得见的，清楚地呈现”，也可译为形象化、成就展现等。事实上，将任何抽象的事物、过程变成图形图像等形象化的表示都可以称为可视化。[1]从另一个角度说，可视化是一个过程——它将数据、信息和知识转化为一种形象化的视觉表达形式。充分利用了人们对可视模式快速识别的自然能力，以形象化的姿态接受大众的解读。[2]“可视化”作为专业术语最早出现在1987年2月，当时美国国家自然科学基金会（National Science Foundation，简称NSF）召开的一个专题研讨会，给出了科学计算可视化的定义、覆盖的领域以及近期、长期发展的方向。这标志着科学计算可视化作为一个学科在国际范围内已经成熟。[3]作为一个新的学科，目前可视化研究的类型主要是以下三个方面。

1.数据可视化

数据可视化（Data Visualization）是关于数据之视觉表现形式的研究；其中，这种数据的视觉表现形式被定义为一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。数据可视化主要旨在借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。

2.信息可视化

信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，信息可视化侧重于抽象数据集，在科学技术研究领域，信息可视化这条术语则一般适用于大规模非数字型信息资源的可视化表达。信息可视化致力于创建那些以直观方式传达抽象信息的手段和方法。利用人类对视觉对象的快速辨别能力，使人们在这种新型高效的视觉化界面的帮助下，快速识别出数据背后事物之间的关系及其发展趋势。信息可视化的英文术语“Information Visualization”是由斯图尔特·卡德、约克·麦金利和乔治·罗伯逊于1989年创造出来的。斯图尔特·卡德1999年的报告将其定义为：“借助于计算机支持的，交互性的视觉表示法来表现抽象数据和增强认知”。[4]

3.知识可视化

知识可视化是可视化在教育应用领域研究的一个新分支，是在科学计算可视化 （Scientific Computing Visualization）、数据可视化（Data Visualization）和信息可视化（Information visualization）基础上发展起来的。[5]2004年，Eppler&Burkard将知识可视化定义为：“知识可视化是运用视觉表达手段来研究在两个以上人之间知识创造的提高和传播的作用，知识可视化也可被认为所有用来构成和传输复杂意识的图解手段。”[6]一般来讲，知识可视化领域研究的是视觉表征在提高两个或两个以上人之间的知识传播和创新中的作用。这样一来，知识可视化指的是所有可以用来建构和传达复杂知识的图解手段。除了传达事实信息之外，知识可视化的目标在于传输见解、经验、态度、价值观、期望、观点、意见和预测等，并以这种方式帮助他人正确地重构、记忆和应用这些知识。

可视化研究的进展

可视化的研究是伴随着科学技术的发展，经历了数据─信息─知识可视化的研究历程。但是，随着基于计算机的工业设计的兴起和脑科学的发展，可视化研究开始向思维研究的领域发展。可视化图形图像以及背后的数据来源和创造历程更是让人们为之诧异不止。它涉足制图学、图形绘制设计、计算机视觉、数据采集、统计学、图解技术、数型结合以及动画、立体渲染、用户交互等。相关领域有影像学、视知觉、空间分析、科学建模等。随着可视化技术的应用和发展，可视化研究也从计算机科学领域向与其他学科的交叉领域渗透，包括心理学、教育学、神经科学、管理学等学科。

从可视化研究方面讲，在计算机出现之前，可视化主要通过手工绘制。最具代表性的例子是英国麻醉学家、流行病学家JohnSnow绘制的关于1854年伦敦霍乱流行情况分析图，他用地理坐标方格图标绘了霍乱爆发后，死亡病例的位置以及每个病例使用水泵的情况，发现了水泵是这次霍乱爆发的来源，从而成功地验证了他的理论/假设：受污染的水是导致霍乱爆发的原因。[7]然而，直到计算机发明以后，可视化才真正成为人们分析数据，获取有用信息的手段。[8]数据可视化的概念起源于1960年的计算机图形学，人们使用计算机创建图形图表，可视化提取出来的数据，将数据的各种属性和变量呈现出来。随着计算机硬件的发展，人们创建更复杂规模更大的数字模型，发展了数据采集设备和数据保存设备。同理，也需要更高级的计算机图形学技术及方法来创建这些规模庞大的数据集。对于真正的可视化研究主要从关注科学计算和数据的可视化研究开始，1987年，由布鲁斯·麦考梅克（Bruce H. McCormick）、托马斯·德房蒂（Thomas A. DeFanti）和玛克辛·布朗（Maxine D. Brown）所编写的美国国家科学基金会报告《Visualization in Scientific Computing》，拉开了科学可视化研究的序幕。[9]

几十年来，可视化一直是研究的热点，众多的大学、跨国公司以及著名的实验室均投入了大量的人力、物力开展对可视化的研究。随着数据可视化平台的拓展，应用领域的增加，表现形式的不断变化，以及增加了诸如实时动态效果、用户交互使用等，数据可视化像所有新兴概念一样边界不断扩大。数据可视化在发展过程中，经历了科学可视化“利用计算机图形学来创建视觉图像，帮助人们理解科学技术概念或结果的那些错综复杂而又往往规模庞大的数字表现形式”。例如，利用经验数据，科学可视化在天体物理学（模拟宇宙爆炸等）、地理学（模拟温室效应）、气象学（龙卷风或大气平流）模拟人类肉眼无法观察或记录的自然现象；利用医学数据（核磁共振或CT）研究和诊断人体；在建筑领域、城市规划领域或高端工业产品的研发过程中发挥重大作用。又如，在汽车的研发过程中，需要输入大量结构和材料数据，模拟汽车在受到撞击时如何变形。在城市道路规划的设计过程中，需要模拟交通流量。虽然科学可视化的表现形式对于普通人比较陌生，像粒子系统、散点图、热力图等图表不接受专业训练很难看懂。但实际上科学可视化的成果已经渗透到我们生活的每个角落。数据的可视化在计算机科学的图形学领域成为研究重点，如浙江大学CAD国家实验室所关注的三维建模和虚拟现实。以微软为代表的应用软件开发商，开发了大量对数据进行可视化的软件如GRAPH图表等，应用于各个领域。随着可视化技术的发展，可视化工具包即具有可视化功能的软件包越来越丰富，它采用菜单驱动，支持有限的数据类型和可视化算法，用户通过程序调用实现数据的可视化，但不需要编程，可视化形态也从2D向3D发展。典型的可视化工具包有Ensight，MayaVi，ParaView，pV3，PV-WAVE，Vis5D等。[10]

90年代初，信息可视化进入人们的视野。用于解决对异质性数据中“抽象”部分的分析。帮助人们理解和观察抽象概念，放大了人类的认知能力。也就是信息可视化开始关注普通用户的知识表达和知识传递，使可视化技术向非专业用户和其他学科领域延伸。例如，商业及管理图形决策系统、图形化数据显示、演示图形系统、可视化信息系统、C3I（指挥、控制、通信和信息系统），金融的图形系统及商业和科学图表与图形。在电子教室的认知研究结果的基础上发展的开发视觉思维能力和创新能力的儿童和成人教育与学习的可视化工具与技巧。各种信息图形软件中的视觉呈现研究发展，在屏幕布局、窗口、图标、字体设计和动画，改善彩色图形显示和图形用户界面（GUI）的开发工具及可见语言编程工具的改进。视觉艺术和设计的计算机图形应用程序，涉及平面设计、工业设计、广告及室内设计，包括设计原则、色彩、比例及地方与视觉元素方向的有关标准等研究。

知识可视化是在科学计算可视化、数据可视化、信息可视化基础上发展起来的新兴研究方向，它应用视觉表征手段促进群体知识的传播和创新。其定义可概述为：“知识可视化是研究如何应用视觉表征改进两个或两个以上人之间复杂知识创造与传递的学科。”而美国的斯马尔蒂诺（Smaldino）在《教学技术与媒体》一书中揭示了图片、插图和文字从具体到抽象地表现了不同种类符号的真实程度，可视化内容以图片呈现已经成为体现可视化优势的重要手段。[11]如何把知识以图形图像的方式可视化呈现已经成为可视化应用领域研究的热点。由于很多学者通常将知识体系分为四个等级：数据、信息、知识和智慧。Gene、Durval和Anthony认为理解（Understanding）支撑着数据到信息和知识的转换，理解并不是一个独立的层次。[12]赵国庆等曾从可视化对象、可视化目的、可视化方式和交互类型四个方面对数据可视化等信息可视化与知识可视化进行了比较。[13]针对智慧（思维）可视化的方法、技术的相关研究也颇多，主要集中在用何种结构的图形图像显示知识更符合人们的思维方式，如启发式草图（Heuristic Sketches）、视觉隐喻（Visual Metaphors）、因果图、想法鱼池（Idea Quarium）、思维导图（Mind Map）、思维地图（Thinking Maps）等就是相关的尝试。受化学中元素周期表的使用、外观和逻辑的启发，Ralph和Martin在2005年整合了形式多样的视觉表征，依据各类视觉表征的相关性和不同点对技术进行编号、上架，从管理学的角度形成“可视化周期表方法”，[14]形象直观地揭示了不同形式的视觉表征在管理学相关领域知识的联系和区别。这些可视化方法是一种系统的、有一定规则的、外部的、持久的用来传达某种信息的图形图像表征，他们有益于人们获得知识、阐述观点或交流经验。可视化元素周期表方法提供了管理学应用领域知识可视化具可操作性的策略。

思维可视化的教学研究

数据、信息、知识的表现形式可以是美丽、优雅、生动、形象或描述性的。有多种传统的数据、信息、知识表现形式在不同的项目及可能的场合被频繁地使用，如表格、饼图、柱状图等。但为了更有效地向人们传达知识信息，有时你需要的绝不仅仅是一张饼图或直方图。还应该有更好的、深刻的、富于创造性及趣味性的方法来表达可视化数据、信息或知识。这是创造性设计美学和严谨的工程科学的卓越产物。用极美丽或形象的形式呈现可能非常沉闷繁冗的数据，其表现和创作过程完全可以称之为艺术，而教学从另一个角度说也是一种艺术，这也正是人们所期待的。这些需求和期待也正蕴含着思维可视化将成为更为丰富的教学研究对象。就目前而言，思维可视化在教学方面的研究可以归结如下。

1.教学对象的研究

在思维可视化的课堂教学中，学生被海量的视觉和图形信息轰炸，直接影响着学习者的思维变化。大量包含功能强大的图像和符号的电子媒体出现在学习和生活中，学习者需要什么样的技能和素养才能满足思维可视化学习的需求。我们的教育系统是否能够帮助学生不仅理解图形和图像，而且还使用图形和图像进行有效沟通，开展正确思维。[15]这也常被人们称之为视觉素养能力的培养。作为可视化教学的教师应该具备更全方位的视觉素养能力，这也是重要的研究。

2.教学环境的研究

为了满足思维可视化教学过程的需要，可视化的教学环境如何去构建，已经成为教育技术领域的研究热点之一，如诺丁汉大学的视觉学习实验室、北卡罗莱纳州立大学的SCALE─UP教室、华东师范大学的未来课堂以及众多的智慧教室的提出都具备多屏显示的特征，为可视化教学的实施提供尝试。可视化教学环境的研究牵扯到多个学科领域，包括技术层面和教学层面。

3.教学策略的研究

早前的可视化策略，主要集中在通过对文本链接的可视化效果，来增加对文字作品或文学作品的理解。[16]但是，新的思维可视化教学过程描述的是一个完整的把可视化融入教学的各个环节，包括教学内容的细节，能激发学习者学习兴趣的节点。在教学的每个阶段都可以使用可视化手段和可视化内容，所以会使可视化教学策略的研究内容更为丰富。技术工具的使用策略，可视化内容的设计策略，可视化教学活动设计策略等都需要研究。具体包括多学科方法和技术为基础的教学，思维导图、图形组织者、阅读障碍等。

4.教学评价的研究

杰森·理查德森，直言不讳地批评标准化测试，因为目前的评估措施主要是针对学习者对事实记忆的评价，而不是学生的技能或能力。新的可视化教学可能因为媒体技术和学习理念的变化发生改变，那么如果我们的评价方式没有改变，这些教学上的改变将无法进行，应该说可视化教学的评价是促进可视化教学发展的关键，必须得到研究者们的关注。

小结

从早期媒体的发展到新媒体技术的出现，可视化一直伴随着教学的发展，人们不需要再去质疑可视化所能带来的好处，而需要做的是如何紧跟可视化教学发展的基本脉络。按照新媒体技术发展的新趋势，融合新的学习理论研究成果，去探索如何提供更好的教学环境和教学设计使思维可视化的巨大作用能够充分地发挥出来。技术环境提供了可视化教学应用的可能，但真正的可视化教学应用还需要除硬件环境以外的教师和学生的改变，我们教育研究者所要做的是拓展研究的思路，如何提供更好的教学环境和教学设计使可视化的巨大作用能够发挥出来。随着技术的发展，信息技术和智能识别技术可以记录各种交互信息，分析技术如视频行为分析、社会网络分析法给可视化教学活动的量化评价提供了便利的方法和理念。未来科技或许将为我们的课堂带来巨大的变革，而教学研究思路的转变就是迎接课堂变革的重要部分，其中思维可视化将会成为教学理念改变的一个重要途径。

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篇8

【关键词】GIS；气象；应用；

一、引言

气象服务是一种特殊的产品，向社会大众提供服务是气象工作的出发点和归宿点。气象工作涵盖决策气象服务、公众气象服务、专业气象服务和科技气象服务等。随着互联网的普及和人们对地理信息系统（Geographic Information System， 简称GIS）的需求，利用互联网在Web上气象信息和空间数据成为一种趋势，人们可以利用空间数据进行气象的查询和分析。GIS空间分析能力与气象信息技术相结合，提供空间和动态的地理信息，并采用一定模型为气象服务提供科学依据。

二、GIS概况

地理信息系统GIS首先是以计算机系统，可以对海量地理数据进行分析和处理，具备采集、存储、分析、显示和应用地理信息。GIS一般需要由硬件、软件、地理数据和管理人员四部分构成。GIS技术可以应用于气象资料管理、气候状况跟踪、气象灾害评估、大气变化预测以及农业气候区划等多个方面，在气象决策方面更是发挥着中北亚平作用。气象工作者也认识到GIS技术的利用价值。GIS技术从功能角度来说，可以分为工具型GIS和应用型GIS。工具型GIS是一种开发平台，没有地理空间实体。而应用型GIS为用户提供了二次开发平台，用户可根据自己需要进行开发，以解决实际问题。应用型GIS具有地理空间实体。气象资料空间数据库具有海量数据存储功能。GIS空间数据库具有多种空间数据结构，空间数据结构之间又具有显著的拓扑结构特点。GIS 空间数据库在气象方面尤其是气象资料管理方面，包括以下内容：（一）气象监测站点信息；（二）气象历史情况和当前实时数据；（三）气象卫星传输影像数据；（四）空气质量评价；（五）空气质量评价标准以及相关法律条例。

三、GIS技术在气象领域的应用

（一）气象领域的特点。气象领域是一种特殊行业，要求气象信息具有实时性。分布在我国和世界各地的气象观测站，在同一时间进行天气数据的采集，我国气象站每隔30分钟就可以接收到全球的气象数据。国内各级气象台每天都要对气象情况进行天气预报的，这就需要气象台对卫星云图、遥感图像等观测资料进行准确及时的处理。因此，气象台要具备信息处理和预报制作的技术，将天气预报向公众公布。气象领域的另一特点是信息量大，气象台每天要对最新气象资料和气象历史资料进行更新处理，加上科技的日新月异，各种气象数据更是呈现海量增长，迫切需要GIS技术进行辅助数据处理及分析。

（二）GIS技术在气象领域的应用。GIS技术在气象台的应用方法各不相同，较为常用的是：首先利用数学方法对气象观测站的离散的实时数据进行整合、网格化，得到便于利用的气象数据。其次，建立数学方程组，对地理数据、预报数据、网格化的实时数据集气候资料进行计算，得出气象的GIS数据。最后，制作气象GIS信息和图像，一般采用GIS技术中的分析、查询和地图制作功能实现。

（三） GIS技术应用于气候预测。GIS技术在农业气候划分、天气预报等一些气象服务领域中得到应用并取得一定的成绩。但在气象领域最重要的中、短期气象预报方面，应用甚微。天气预报在每天固定时段给公众进行天气情况的概述及城市天气预报。预报中的数据有的是实时观测的离散数据，有的是网格化的数值数据。GIS技术是将单点的实时数据网格化，并根据需要奖励数学方程进行相关处理。最后经GIS加工显示，制作数字化的多媒体天气预报的图表和图像。气象业务与GIS技术相结合，是天气预报实现了可视化。一方面使公众可以更加直观的了解天气情况，另一方面使天气预报讲解员可以更好的讲解和描述天气情况。公众可以从天气预报的图像和图表，以及相关数据了解天气情况。GIS技术也可进行天气预测和年景分析，根据不用区域情况建立方程组，以数学方法进行运算，得到预设区域内天气预测和年景分析，分析效率高。在农业气候区划领域中，GIS技术通过气候资料、行政边界、等高线、气象站站点位置等信息，建立气候的地理模型，得到农业区划气象数据，并制作成文件。GIS技术还可与遥感影像结合，根据全国气象站的数据汇总分析，制作出山区积雪跟踪系统和沙尘暴、雾霾天气的检测系统。

（四）GIS技术应用。随着计算机技术的提高和GIS技术的出现，全国大部分气象局、气象台都将GIS技术应用于自己的气象业务中。忻州市气象局位于山西省中北部，东傍太行山，西临黄河，辖14个县（市、区），人口309万，面积2.518万平方公里。忻州市属大陆性季风气候，四季分明，光照充足，冷暖宜人，温度、雨量等气象要素年季变化大，时空分布不均。气象灾害多为干旱、暴雨、雷电等，以干旱最为严重，素有“十年九旱”之说。

忻州市气象业务良好，为更好的实现气象局对气候数据的处理能力，使气象预报预测更好的服务于大众。忻州市气象局进行了改革和深思，将GIS技术应用到气象领域，利用WEB GIS平台、数据库和互联网技术实现气象业务管理的可视、定量，并节约了成本，为气象局各项气象业务的开展打下了坚实基础，有助于推动忻州市气象局的气象数据准确性、可视化，并且提升了业务管理水平，在忻州市气象局的发展史上具有重要的意义。

四、 结语

随着气象科技和GIS技术的进步，气象领域与地理数据的结合，使气象台的GIS技术得到提升，为气象台进行气象数据分析、气候预测、农业气候区域划分等多领域的业务技术得到改进，加强GIS技术在气象中的应用，提供精确、及时的气象产品，更好的为国民经济做气象服务贡献。

参考文献：

[1]李本纲，陶澍，林健枝等.地理信息系统与主成分分析在多年气象观测数据处理中的应用[J]地球科学进展.2000，l5（5）：509-515.

[2]吴信才.地理信息系统原理与应用[M ].北京：电子工业出版社， 2002.

[3]马晓群，王效瑞等.GIS在农业气候区划中的应用[J].安徽农业大学学报，2003，30（l）：105-108.

[4]何婉文，石小英，梁苑苑等.基于网络地理信息系统的常规气象资料共享系统[J].广东气象，2006（5）：50-52.

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关键词：复杂地质体深度成像AVS/EXPRESS

1．引言

中科院与胜利石油管理局联合资助的国家自然基金委“九.五”重点项目“复杂地质体描述理论与方法研究”,已经进行了好几年了,其中的方法研究已经成熟,我们用该项目研究的偏移方法对桩西地区的资料进行了试处理,其处理效果可与西方地球物理公司和以色列的PARADIGM帕拉代姆公司的偏移软件相媲美。

因此,系统地将我们自己研制的复杂地质体深度成像软件包装起来,并尽快将其推向市场,是迫在眉睫的事情。从去年上半年开始，我们利用AVS/EXPRESS软件为开发平台，克服了一系列包装技术难题，终于完成了复杂地质体深度成像软件CGOD的试用版本1.0。

2．AVS/EXPRESS软件简介

美国AVS公司是享誉世界的可视化软件供应商，它的核心产品就是AVS/EXPRESS开发版，AVS/EXPRESS软件从1988年起，就一致处于可视化技术市场的前言。AVS开发版包括图形显示、数据可视化、图象处理、数据库管理和用户接口等五个软件包，每个软件包又有几十个功能模块，这样就形成了一个具有交互式开发功能的先进的可视化软件系统。

AVS在开放性、三维可视化和用户应用软件包装等三个方面，具有很大的优势，它已在气象、医学、油气开发、军事和工程分析等多个领域得到了广泛地应用。因此，以AVS/EXPRESS软件为开发平台，来完成复杂地质体深度成像软件的包装工作是一条行之有效地途径。

3．复杂地质体深度成像软件系统CGOD的总体设计

复杂地质体深度成像软件系统CGOD的总体设计共分四个子系统，这四个子系统既可独立存在，又可联合起来形成一个统一的软件系统。每个子系统又包括许多独立的功能模块，而且模块的数量可根据需要任意增加，当某功能模块需要升级时，只要将新的模块替换掉旧的模块即可，并不影响其他模块和其他子系统。这四个子系统分别是：

3.1模型建立：数据三维解释、数据网格化、数据光滑处理、速度深度模型的建立等，它共包括12个功能模块。

3.2速度分析子系统：常规速度分析、百分比扫描速度分析和波动方程速度分析等功能，旅行时计算、波动方程和Kirchhoff深度偏移等，它共包括16个功能模块。

3.3数据管理子系统：工区设置、数据格式转换等16个功能模块。

3.4三维可视化子系统主要用来质量监控，它主要完成各种地震数据的二维显示和三维地震数据体的显示、地震层位的显示、速度深度模型的显示、旅行时波前面的显示等，它共包括6个功能模块。

4.利用AVS/EXPRESS软件实现CGOD软件的全面集成

由于复杂地质体深度成像软件功能模块比较多，而且编写时所用的语言各不相同，所以要想将他们包装在一起，必须有一个好的软件平台。另外，复杂地质体深度成像软件还包括许多显示模块，特别是三维可视化模块，用一般软件实现起来比较困难。AVS软件不仅在这两方面功能强大，而且利用AVS软件开发用户界面也比较方便，因此我们确定了：以AVS软件为主，同时尽量吸收其他图形软件的长处来最大效率地完成此软件的包装工作的具体思路。包装工作分以下几步：

充分利用AVS的模块开发功能，实现CGOD软件的模块封装。

充分利用AVS的用户界面开发库，实现CGOD软件的用户交互界面。

充分利用AVS的数据可视化开发库，实现CGOD软件的三维可视化。

充分利用AVS的数据库管理软件库，实现CGOD软件的数据管理。

将AVS与其他开发软件的库函数连接在一起，实现地震剖面显示和并行算法等功能。

4.1实现CGOD软件的模块封装

AVS/EXPRESS软件的模块封装功能是十分强大的，它可以实现不同语言的混合编程工作。在CGOD软件的集成过程中，我们充分利用了AVS的混合编程优势，从而完成了五十多个功能模块的封装工作，这些模块的源代码分别用FORTRAN、C、C++、MOTIF和MPI等语言编写而成。

4.2实现CGOD软件的用户交互界面

AVS/EXPRESS软件的用户界面开发库，内容丰富，可满足各种应用软件的交互控制技术。在我们的CGOD软件中，交互控制界面有六十多个，包括软件主界面，功能模块交互接口等，我们全部是用AVS来实现的。

CGOD主菜单

模型建立子系统

SEGY输出交互界面

4.3实现CGOD软件的三维可视化功能

剖分和插值是三维可视化技术的基础部分。Delaunay剖分是剖分的最重要技术，它包括2D_Delaunay剖分和3D_Delaunay剖分等。

2D_Delaunay剖分，首先将一些离散点连成三角形网，然后给出每个三角形的相邻信息，并将这些信息用一个N*7的矩阵表示出来，当三角形三个顶点的顺序已经确定，则邻近三角形的序号也相应确定。这样便给出了已知离散点所在曲面的三角形网格描述。

3D_Delaunay剖分的原理与2D_Delaunay剖分基本相同，它首先将一些离散点连成四面体网，然后给出每个四面体的相邻信息，随后将这些信息用一个N*9的矩阵表示出来，当四面体四个顶点的顺序已经确定，则邻近四面体的序号也相应确定。利用这些四面体网格可形成一个凸多面体，找出凸多面体的外表面就可生成一个二维三角形网格，这些三角形网格便给出了已知离散点所在复杂地质体的形态描述。

离散光滑插值技术的基本原理如下：在一个建立了相互之间连接的网格内，如果网格上的点不独立，即它们满足某种约束条件，则其它结点上的值可以通过解一个线性方程组得到。

利用AVS/EXPRESS软件强大的三维可视化功能和上面所讲的Delaunay剖分以及离散光滑插值技术,我们实现了复杂地质体深度成像软件的三维可视化技术,此技术包括六个部分:

地震剖面的变面积、变密度和彩色显示

解释层位的立体显示三维数据体的立体显示，并可实现三维数据体的任意旋转、放大、切割和任意方向的剖面显示。

三维数据体和解释层位的综合显示

速度分析过程的综合显示（包括速度谱、道集和地震剖面）

地震电影的动态显示（包括任意方向的切片等）

地震剖面的变面积显示

三维数据体的立体显示

解释层位立体显示

三维数据体切片显示

4.4数据管理功能的实现

AVS/EXPRESS软件可实现与ORACLE数据库的连接和各种数据的管理功能。在CGOD中，我们充分利用了AVS在这方面的优势，实现了CGOD中各种地震数据的综合管理功能，这些数据包括三维地震数据体、速度分析数据、三维立体解释数据和各种中间结果等。

4.5AVS软件与其他开发软件的混合编程，并实现地震剖面显示和并行算法

通过AVS与其他库函数的连接，我们实现了变面积地震剖面、速度分析交互界面和MPI并行算法的编程，从而解决了AVS/EXPRESS软件与MOTIF软件、MPI软件的混合编程问题，为不同软件发挥各自的优势开辟了一条有效途径。

常规速度分析交互界面

沿层速度分析交互界面

三维交互解释系统

5．结论

通过上面的分析我们可以看出，复杂地质体深度成像软件经AVS继承之后，具有如下优点：

软件方法新颖，处理结果明显。

用户界面友好，全部实现图形用户界面。

软件结构灵活，可根据需要随时将功能模块进行替换、修改和升级。

三维可视化子系统功能强大，可实现三维数据体的任意切割和动态显示。

实现了MOTIF、MPI、C++等语言的混合编程技术，充分发挥了不同开发软件的优势。

因此，利用AVS软件来实现不同应用程序的集成是一种行之有效的途径，它不仅能够满足各种应用软件的集成需要，而且可以具有强大的三维可视化功能。另外，利用AVS软件实现应用软件集成效率极高，可以节省大量人力物力。

6．参考文献

BowyerA1981ComputingDiechletTessellation：TheComputerJournal24（2）

刘宏复杂地质体三维地质模型建立及显示

张剑秋地震层位信息三维可视化石油地球物理勘探Vol（33）

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关键词：Surfer；数据插值；气象绘图；等值线图；C#

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2014）34-8174-03

在气象研究领域，常常要处理和分析大批量的气象要素数据，其中必然涉及各种图件的绘制工作。随着现代计算机技术的发展与应用，各种专业绘图软件迅速面市，并且伴随业务应用的不断深入，绘图软件的性能和功能也在不断地提高和完善。传统手工绘制图件的过程不仅速度慢、效率低、而且绘图质量在很大程度上由业务人员的技术水平所决定。通过利用计算机绘制气象图件，不仅可以大大减轻工作量，提高工作效率，而且可以对原始数据进行预处理与分析，从而能够保证图件绘制的精度与准确性。在众多的绘图软件中，美国Golden Software公司编制的Surfer软件，以其直观易学、操作简单、功能完善、对系统要求低等优点得到广大用户的青睐，成为应用最广泛的绘图软件之一。

Surfer具有强大的数据插值功能和绘制图件能力，包括克里金法、距离倒数加权法、多元回归以及移动平均法等十二种插值方法都有提供，以便用来满足不同应用的插值需求，而且利用Surfer能够轻松制作基底图、等值线图、分类数据图、剖面图、3D曲面图等，已成为气象、地质、水文水利、土地管理工作者必备的专业成图软件[1]。Surfer软件还提供各种GIS软件文件格式的转换接口以及不同图形图像文件格式的输入输出接口，极大方便了数据的共享与转换，而且提供了Surfer ActiveX Automation技术，有效支持了基于Surfer软件的二次开发。论文结合Surfer软件强大的数据插值与绘图功能，提出通过C#调用Surfer自动绘制气象要素等值线图的自适应方法，针对土壤墒情监测和冻土深度监测业务应用领域，以相关领域气象整编资料为数据源，制作具有气象数据资料浏览与分析功能的业务应用软件。

1 Surfer软件

Surfer是在Windows操作环境下运行的二维和三维图形绘制软件，能够迅速地将离散的数据通过插值算法转换为连续的数据曲面，从而绘制等值线图、3D立体图、阴影地貌图、矢量图等。软件采用Automation技术公开其接口，提供了近60种不同种类的ActiveX Automation对象，它们几乎覆盖了Surfer的所有功能[2]。在安装Surfer软件之后，开发人员就可以在其他开发环境中创建、调用它所提供的Automation对象，用以实现相应的数据可视化功能。

1.1 原始数据准备

在使用Surfer软件进行图形绘制时，首先需要根据不同的作图目的，提供满足一定条件数据文件格式的原始数据。其中， ASCII码形式的XYZ数据格式是比较基本的格式。基于原始数据，就可以利用Surfer软件的网格化功能，将原始数据转换为基于网格图形的必须文件，然后再利用网格化的数据使用Surfer软件的绘图功能绘制各种图形，而使用Surfer软件最常见的应用就是从XYZ数据文件创建一个基于网格的各类图形。

1.2 离散数据插值

绘制等值线图时，关键的工作之一便是将离散点资料插值成规则的网格点资料。气象观测资料通常是离散点数据，通常包含有台站编号、台站名称、台站位置坐标（通常是经纬度）以及属性项（如降雨量、气温、土壤含水量等）等数据项，在进行数据分析前需要根据具体情况读取数据并生成离散点文本数据格式。Surfer软件提供了许多数学插值模型，如反距离加权插值法、最小曲率法、线性插值三角网法、克里金插值法、局部多项式法等，利用这些数学模型，可以很方便地进行插值。在实际应用中，应根据Surfer软件中不同插值方法的基本原理，针对各类数据不同的特点，以及要进行的各种不同的应用分析，科学地选择正确的插值方法[3]，进行参数设置生成网格文件，从而最终绘制出正确、有意义的等值线图。

1.3 绘图功能

Surfer软件的主要功能是绘制等值线图（Contour Map），此外还可以绘制post map， classed post map， vector map， image map， wireframe map，3d surface map 等形式的图形。在气象工作中，总是可以得到大量研究对象各方面特性或特征数据，在对其进行分析时，往往借助于等值线来对其进行一些必要的分析[4]。在将气象领域离散点资料处理成GRD文件格式以后，利用Surfer软件的Contour功能便可进行等线图的绘制。在应用中，可能为了更好结合实际业务以及美观的要求，需要进行一些额外的设置[5-7]，例如等值线颜色填充与否、等值线间隔、数据轴修改、散点图数据点和图形图层的使用、透明度、色阶和标题、网格文件的白化、地理信息的叠加等。

1.4 Surfer ActiveX Automation技术

Surfer软件具有独特的绘图功能和开放的接口技术，它提供了开放的对象调用，通过属性和方法实现对Surfer相关功能的调用，实现Surfer应用的二次开发功能。一方面Surfer软件的Scripter程序能够适用于任何ActiveX自动化兼容的客户端，从而很容易使用各种ActiveX客户端编程语言来定制Surfer功能。另一方面Surfer软件采用Automation技术来公开其接口[8]，Automation接口是指具有Automation功能的服务器系统提供的允许其它外部程序访问其对象的编程接口，即一个应用程序通过某个对象去“操纵”另一个应用程序的机制。通过Surfer提供的ActiveX Automation编程接口，允许Scripter脚本工具或其他高级编程语言（如VB、C#、C++等）编程调用Surfer的绘图功能[9]，从而可以灵活采用各种编程语言进一步开发，快速、批量地进行图形绘制，极大地提高工作效率。

2 C#与Surfer自动化接口

C#是微软公司的一种运行于.NET Framework框架之上的、面向对象的高级程序设计语言。C#由C语言和C++派生而来，在继承了其强大性能的同时，又依靠.NET框架类库，具有类似Visual Basic的快速开发能力。当前，C#以其强大的操作能力、优雅的语法风格、创新的语言特性和便捷的面向组件编程的支持成为.NET开发的首选语言[10，11]。实现气象专题图的绘制功能，主要是在.NET平台下，利用C#语言通过对Surfer Automation接口提供的系列对象的调用来实现。Surfer Automation对象模型层次结构如图1所示。

2.1 Surfer Automation对象介绍

Surfer Automation对象模型由一系列的对象构成，每个对象又有若干方法和属性构成，通过访问具体的方法和属性能够调用Surfer对应的功能。其中，常用的自动化对象有：Application、Documents、Shapes、MapFrame、ContourMap等。Application对象表示Surfer程序，在所有的Surfer自动化对象中Application对象是最基本的，在调用Surfer进行绘图前需要先对其进行实例化。Documents对象是文档类对象的基类，它派生出的类有PlotDocument、WksDocument等，其中PlotDocument对象对应Surfer软件中的工作场景，而WksDocument对象对应的是工作表。Shapes是所有绘图对象的集合。利用Surfer进行二次开发时，借助通过对各个对象赋予不同的参数值和调用对象具体的方法，就可以实现Surfer的自动化技术。

2.2 核心代码实现

按照Surfer软件中基于网格的图形类型的绘制流程，.NET环境中利用C#语言调用Surfer软件进行等值线的自动绘制与输出主要可以分为如下4个步骤：（1） 实例化Application对象并进行相关设置，从而启动Surfer程序；（2） 读取XYZ数据文件，进行数据列信息、网格化方法、网格线几何特征等网格化相关参数设置后生成GRD文件；（3） 读取GRD文件，进行等值线相关参数设置后生成叠加基底图的等值线图；（4） 设置输出参数，并导出等值线图。其中部分关键代码如下：

3 应用

在气象科研中，通过使用仪器设备对气象要素进行监测时会产生大量的资料数据，如果使用传统手段对这些数据进行分析将会面临工作量大、效率低、易出错的问题，在绘制不同气象要素的等值线图时尤为明显。因此，在实际应用中，利用Surfer强大的数据插值与绘图功能，根据不同业务领域的特点，在.NET环境中利用C#语言实现了不同气象要素数据的浏览与分析功能。

3.1 基于GStar-II观测仪的土壤墒情浏览系统

该软件用于土壤水分的分析、研究，目前实现了对土壤重量含水率、体积含水量、土壤相对湿度和有效水分贮存量四种土壤水分要素的区域水分分布图、多层逐时曲线图和多站逐时曲线图三种显示方式的浏览和查询，软件的“水分分布图”功能则是利用上文所述的原理实现的。针对河南省各个县市安装的125套土壤水分自动观测站，自动收集2013年10月22日且土壤深度为10CM的重量含水率观测数值并进行平均值计算，利用软件的“水分分布图”功能自动分析得出河南省土壤水分（重量含水率）分布图，具体实现效果如图2所示。

3.2 基于GStar-IV观测仪的冻土监测浏览系统

该软件用于土壤冻融的分析、研究，目前实现了对土壤重量含水率、体积含水量、土壤相对湿度和有效水分贮存量、地温、冻土深度和干土层厚度七种土壤水分要素的区域水分分布图、多层逐时曲线图和多站逐时曲线图三种显示方式的浏览和查询，其中，冻土深度数值是结合当地土壤环境特征，并根据各层次土壤温度与土壤水分含量，利用一定的算法计算得出的。针对全国试点安装的11套冻土深度与干土层厚度自动观测仪，自动收集2013年1月22日冻土深度观测数值，利用该软件的“冻土与干土层分布”功能自动分析得出中国冻土分布图，具体实现效果如图3所示。

4 结论

基于Surfer软件强大的数据插值与绘图功能，能够对气象资料数据进行有效且深入的分析。论文通过对Surfer ActiveX Automation技术进行深入研究，利用Surfer Application编程接口，在.NET环境中利用C#语言实现了等值线图的自动绘制。利用上述原理并结合实际应用，实现了“基于GStar-II观测仪的土壤墒情浏览系统”与“基于GStar-IV观测仪的冻土监测浏览系统”两套业务应用系统，系统界面友好、操作简单、功能完备且专业有效，极大地提高了工作效率。随着今后工作的深入，可以在此基础上进行更为专业复杂的业务系统开发。

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[4] 张铁军，王锡稳，张鸿，等.Surfer自动控制技术在气象资料自动成图中的应用[J].干旱气象，2007，25（2）：90-94.

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[9] 沈良朵，邹志利.融合MATLAB和SURFER的三维地形自动可视化处理[J].计算机工程与应用，2012，48（3）：17-21.