非木材森林资源监测管理预警系统架构设计论文
时间：2021-08-31非木材森林资源监测管理预警系统架构设计论文
非木材林产品是指从森林中能够经常获得的除木材之外的其他可再生的生物资源[1-3],包括植物、动物、微生物资源等。具有可再生性、生产周期短等特点,对人类的日常生活有很大的帮助。非木材林业资源既包括非木材产品,还包括森林景观等旅游资源等[4-5]。非木材森林资源监测的目的主要是通过科学的手段,方便建立资源调查基础数据库,为国家林业政策的不断完善和改进提供必要的科学依据;其次,定期或不定期、定点或不定点的监测工作,也是一种必要监督过程,可为国家稳定非木材森林资源市场供求提供依据。刘学林、刘宁、淮虎银等[6-8]人对森林资源调查方法等进行研究,为掌握非木材森林资源数量及变化提供了途径,有利于非木材森林资源研究的深化和拓展[9-10]。
1 系统需求分析
1.1 系统目标
开发一套“非木材森林资源监测与预警系统”,系统包括非木材森林资源数据库建立,产量、质量等的相关监测指标和预警指标、预警模型、监测数据的输入、存储、显示、查询、分析,以及发布预警信号和提供辅助决策等功能,最终实现非木材森林资源可持续利用的目的。
1.2 运行环境
1.2.1 硬件环境。Pentium4 1.4 GHz或更高处理器的IBM PC或兼容机,至少256 M内存,至少剩余500 M以上硬盘空间,Microsoft兼容鼠标,1 024×768或更高分辨率的监视器,1个光驱。打印机:可选。
1.2.2 软件环境。Windows XP及其以后的视窗系列操作系统;MapObjects 2.2;Sybase公司的ASA 7.0(Adaptive Server Anywhere)。
1.3 功能需求
根据系统目标要求,系统应包含非木材森林资源数据库维护模块、图形编辑和浏览模块、查询模块、统计分析及输出打印功能、预警模型应用和决策支持模块及系统维护模块。
1.4 系统总体结构
根据功能需求分析,非木材森林资源监测与预警系统包含数据维护、非木材森林资源地理分布区浏览、预警指标与预警模型、查询统计与分析、系统维护等模块,系统总体结构见图1。
数据维护:主要是对非木材森林资源的各类数据进行管理,可以这些数据进行添加、修改、删除等操作,包含非木材森林资源基本信息维护、非木材森林资源分类信息维护、非木材森林资源地理分布维护、非木材森林资源监测指标维护、非木材森林资源监测数据维护等5个子模块。
非木材森林资源地理分布区浏览:主要用于对数字地图进行操作,包含“放大显示”、“缩小显示”、“全体显示”、“自由浏览”、“地图标注”、“叠加分析”等功能。
预警指标与预警模型:主要用于设计预警指标体系和维护预警模型,包含“预警指标设计”和“预警模型维护”2个子模块。其中,预警指标体系为部分或全部监测指标的有机组合,根据其重要性为每个指标赋予一定的权重;预警模型中定义了包含预警指标的计算公式和预警阈值,供预警分析模块使用。
查询、统计与分析:主要用于图文查询、统计及预警分析、预警信号发布、辅助决策等,包含“由图查文”、“由文查图”、“数据分析”、“预警分析”、“报表维护”等5个子模块。其中,由图查文提供了鼠标单击选择、鼠标拖画矩形框选择和鼠标多次点击生成多边形选择等3种方式;由文查图通过设置组合条件,在数字地图上显示符合条件的记录;数据分析提供了描述性分析、方差分析和回归分析等3种功能;预警分析通过计算预警模型中定义的公式的值,将之与预警阈值比对,如果超出安全范围则调用预警信号发布模块和辅助决策模块;报表维护可以对系统中已定义的统计图表进行修改、删除等操作,也可以设计新的统计图表。
系统维护:主要用于维护系统安全,包含系统设置、权限管理、用户信息、数据备份、数据恢复等5个子模块。其中,系统设置用于设置系统参数;权限管理用于设置用户对系统各功能模块的使用权限,可以定义到按钮一级;用户信息用于显示当前用户的信息,如用户组、权限等,还包括更改当前用户的登录密码。
2 系统实现
2.1 系统设计原则
在技术上满足一定的先进性原则的前提下,将重点考虑以下几项原则:即实用性原则、可靠性原则、规范化原则、可扩充性原则及用户界面良好原则。
2.2 开发工具
采用PowerBuilder 8.0(PB)和ESRI公司的MapObjects 2.2(MO)进行集成二次开发。系统中将空间数据与属性数据结合起来管理,PB实现应用界面设计、属性数据库维护等除GIS功能外的其他功能;MO作为组件嵌入PB中实现GIS相关功能,如图层显示、放大、缩小、漫游等。PB与MO通过COM进行通讯,建立空间数据与属性数据之间的关联,实现系统的各个功能模块。
2.3 系统数据库建立
系统数据库分为空间数据库和非空间数据库。空间数据包括矢量数据库和栅格数据库;非空间数据包括属性数据、统计分析后获得的数据、其他文档数据、元数据。根据系统建设的需要和数据规范化和标准化的要求,将所收集的图形资料通过数字化、投影变换和坐标变换、校正处理,使它们统一到高斯-克里格投影中。属性数据是与非木材森林资源紧密相关的非空间数据;统计分析数据是指对预警指标的统计分析,并将其存储于数据库中,以进一步分析,为决策提供服务;元数据记录数据来源、精度、投影方式等,是用于对数据的说明,元数据的建立使数据共享成为可能。空间数据以多个Shape文件的形式存储,内部属性数据库以对应的DBF文件的形式存储,系统采用Sybase公司的关系型数据库ASA 7.0(Adaptive Server Anywhere)来管理外部属性数据,外部属性数据库以数据库的形式存储,并通过共同的字段值与空间数据内部属性表相关联。非木材森林资源属性数据库的建立,可以帮助决策者和政府部门摸清全国非木材森林资源的具体分布区域,不同类型非木材森林资源的相关产量情况,包括数量、起源、分布、可及度及今后的变化趋势等;评估其资源优势与生产利用情况;对非木材森林资源利用产生的社会、经济和文化的作用与影响作出评估,对非木材森林资源的发展方向、目标与前景进行分析。非木材森林资源监测与预警系统包含的主要数据表及其用途见表1。
2.4 预警功能实现
通过分析非木材森林资源采集、利用、流通、贸易、政策、发展等方面的影响因子确定预警指标体系;通过参考历史数据、国际通用标准和专家意见,确定安全阈值,划分风险预警界限;通过回溯警情判定的过程,找出引起警情的警源,并据此提出解决方案供用户选择[10-12]。
2.4.1 预警指标设计。预警指标设计包括指标体系的输入、编辑、删除及赋予权重等功能。预警指标体系是预警系统的基础,根据指标体系,才能确定需要收集哪些信息。构建指标体系必须遵循指标入选原则和指标体系的设计准则,入选原则包括指标含义的重要性、指标反映目标变动的可靠灵敏性、指标与目标变量的协调性、指标刻画目标变动的代表性、指标的超前性、指标数据收集的及时性等。
指标体系构建一般按照以下4个步骤进行:理论准备、指标体系初选、指标体系测验及指标体系应用,具体流程见图2。
2.4.2 预警模型维护。预警模型维护包括模型的输入、编辑、删除及预警临界值的确定、预警区间的划分等功能。预警方法是预警系统的核心成分,指导着预警指标选择、构成及预警模型的创建,不同的预警方法衍生出不同的预警指标体系和预警模型。
系统采用统计预警和回归预警2种预警方法。统计预警方式是对警兆与警情的相关关系进行统计处理,然后根据警兆的警级预测警情的警度。具体过程是:首先对警兆和警情进行时差分析,确定其先导长度,相关程度,然后依据警兆变动情况,运用区间分析确定警兆的警级,结合警兆的重要性进行警级综合,最后预报警度。因为在预警过程中,用的是统计方法确定诸多参数,所以说统计预警方法是指标预警方法合乎逻辑的精确和深化。回归预警方式是在统计预警系统基础上对预警的进一步分析,是对统计预警系统的一种补充,其实质是建立模型之后进行回归预测。具体而言,可以建立以下2个模型:①直接建立预警模型Ye=F(Xe),其中X为警兆变量的'警度值,Y为警情变量的警度值,该模型的建立可以采用回归分析方法;②建立预测模型Y=F(X),其中X为警兆变量的实际值,在得到Y的预测值后,再参照Y的警限,将其转化为警度。
2.4.3 预警分析。预警分析就是警情判定的过程。通过计算预警模型中定义的公式的值,将之与预警临界值比较,确定所处的预警区间,如果超出安全范围则调用预警信号发布模块和辅助决策模块。预警临界值的确定首先要参照已有的国际、国内或地方标准,其次可采用专家评估、系统模拟仿真等方法确定。不管采取何种方法确定警度区都要注重分析其发展动态,在掌握较长时段发展动态的基础上应用层次聚类分析法对发展动态进行归类是一种有借鉴意义的方法。此外,警区临界值是静态和动态发展的统一,在一定时间段内它是一个相对稳定的值,经充分发展后需考虑根据实际情况重新确定临界值。
2.4.4 辅助决策。辅助决策就是通过回溯警情判定的过程,找出引起警情的警源,根据专家知识库中的相关知识提出相应的解决方案供用户选择,以便及时排除警情。用户最终的解决方案反馈回专家知识库中,以进一步完善专家知识库,使之更加智能。
3 结语
非木材森林资源从人类诞生以来就一直为人类提供必要的生活资料,在社会生活中发挥着巨大的作用。当前,世界各国都对其进行了深入的研究,使其能够最大限度的为人类今后的生存发展服务。现在的林业资源调查调查方向将会满足社会对森林的多种要求而多样化、多目的体系。对于非木材森林资源的调查监测,数据的多样性就更为突出,管理数据系统的建立,既提高了非木材森林资源调查数据的利用率,高效评价森林效能,也在森林资源资产经营评估方面起着重要的作用。非木材森林资源的开发利用应重点进行分类经营和资源现状的调查监测,使其在自然状态或稍加人工干预的情况下就能快速再生,能够较大程度满足人类不断增长的物质需求[13-15]。
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