0 引言
陆海相互作用是全球变化背景下的国际研究热点[1]。河口海岸带径流与潮流交汇，环境特殊，其环流结构、水团组成、泥沙沉积和海洋生产力等时刻都在发生巨大变化，生物现象、物理现象和自然现象的时空过程瞬息万变[2]，因此是陆海交互作用现象演变研究的典型区域。地理信息系统(GIS)因具有可视化、空间分析和统计制图等功能和技术特点，已成为研究河口海岸带时空现象和过程特征的重要工具。
传统GIS常用对象(object)和场(field)两种基本概念来刻画离散现象和连续现象，一般只具有2维和2.5 维的功能，表达能力十分有限[3]。经扩展之后的海洋GIS(Marine GIS，以下简称MGIS)表达能力大为提高，能够很好地再现普通三维结构的海洋现象[3, 4, 5, 6]。例如用实体(entity)模型表达对象特征，包括岸线、导堤、丁坝、航道、船只等；用矢量场(vector field)和标量场(scalar field)模型表达场特征，包括流速场、盐度场、温度场、溶解氧场、浊度场、叶绿素场、pH场等。这些扩展模型和可视化方式通常具备三维(3D)功能，在一定程度上能够表达海洋水体温度、盐度、密度等物理要素的三维结构及其梯度变化；但在表达随时间变化的三维海洋现象，即动态三维海洋现象，如跃层、涡漩、锋面、水团等现象时，则面临诸多理论和技术问题，主要表现在空间建模以及时空过程动态可视化方面，这成为当今MGIS深入发展的一大难题[7]。三维海洋现象虽然与一般海洋场结构存在很大相似性，很多时候被认为是场的一部分，但其生成、发展、演化具有独立性，是存在于海洋连续场中的个体对象。这类海洋现象广泛存在于河口海岸环境中，且对军事、水下通讯、海洋渔业等都具有重大应用价值[8]，其无法简单地通过常规MGIS技术进行建模和可视化表达，导致海洋场结构中的深层次信息得不到充分挖掘，研究能力受到严重制约。鉴于动态三维海洋现象的特殊性和多变性，必须对现有的MGIS 模型和可视化方式进行改进和创新，以识别、分析和可视化多维(3D空间+多维属性)、动态、边界模糊的海洋现象，并努力扩展成时间动态系统(4DGIS产品)，实现更高级别的MGIS系统。
三维动态海洋现象广泛存在于河口海岸区域，例如在上海长江口，受巨量径流、潮汐、季风、陆架环流交互影响，加之河槽分汊限制，在口外和口内多处形成涡流现象。涡流作为流场的一部分(涡流场)，其可视化不但要表达某一时刻涡流的空间位置、流速和流向，同时作为一种独立的海洋现象，还需要连续动态表达涡流随时间的生成、演变和移动过程，特别是空间结构和多维属性的动态表达。因此，立体可视化表达海洋“场”、“体”是MGIS区别于传统GIS的第一个特征，将“时空过程”纳入其研究范畴是第二个特征，而针对动态三维海洋现象及其多维属性动态表达才是最大的难点和挑战[7]。邵全琴[8]提出用“场对象”的概念表达三维海洋现象，设计了面向“场对象”的海洋GIS 时空数据模型。该数据模型作为原型设计，暂处于理论探讨阶段，虽还无法全面、准确地组织和表达海洋连续场中的离散对象，但具有一定的指导意义。海洋现象GIS可视化比普通陆地现象GIS可视化和流体可视化更复杂。它既包含了GIS时间空间概念，又包含了流体可视化的动态概念。本文将流体的可视化成果应用于动态三维海洋现象表达，设计并实现了面向主题应用的可视化框架和混合型河口海岸4DGIS 系统，在一定程度上解决这个问题，为MGIS的深入发展提供了一种新思路和方法。
1 三维海洋现象可视化表达关键技术与建模
研究动态三维海洋现象识别与时空动态可视化的前提是对一般海洋三维结构的有效表达，其关键技术是实现GIS时空四维和多维属性的数据结构与流体动态可视化表达方法相结合的技术。笔者在对象可视化表达、海洋标量场可视化表达、海洋矢量场可视化表达的基础上,探讨动态海洋现象的时空数据模型和多维动态表达，并设计了面向主题应用的可视化框架。
1.1 离散对象可视化表达
GIS中的对象通常用点、线、面简化表示。复杂对象具有立体结构，邵全琴[8]总结了8种复杂对象表达模型。其可视化原理比较简单，主要包括模型设计、缩放、拉伸、按坐标在空间定位显示等。
1.2 连续场可视化表达 1.2.1 海洋标量场可视化表达
海洋标量场分为二维标量场和三维标量场，与基础地理对象中的GRID 模型类似，数据存在于空间的每一个点上，只有数值大小，没有方向。二维标量场通常被组织成位图或以等值线的方式可视化表达平面要素的分布，如海表温度、盐度、悬沙浓度等。三维标量场通常用“体素”或等值面的方式表达立体海洋要素的“体”、“场”分布，如通过调节颜色、透明度、饱和度及其组合显示来表达海水的密度、温度、盐度、浊度等海洋要素。“体素”是真三维空间建模的基本单元，也是多维属性信息表达的最小单元，主要有四面体和棱柱体等基本类型。三维标量场中的物理量都是由离散的“体素”按一定的规则组合而成，并通过梯度变化的颜色、纹理来表达。为了方便建模和提高数据的组织效率，采用四棱柱体结构和八叉树编码的方式组织数据。多棵八叉树按时间序列标记就可以实现四维结构的海洋标量场时空动态可视化表达，即任意固定点位上要素值的时间变化和一定区域内要素场的时空变化。
如图 1a所示，通过调节大气相对湿度标量场的色调、透明度、饱和度等参数，可以逼真地表达天气系统中的云层信息；该技术同样可以应用于海洋现象中的标量场信息表达，如分层设色的机械能场分布。标量场支持等值线、等值面、剖面等空间分析技术，以及时空动态可视化分析(图 1b)。
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| 图 1 大气标量场与海洋标量场的可视化对比Fig. 1 Comparison of scalar field visualization in atmosphere environment and marine environment |
海洋矢量场与基础地理对象模型中的矢量格式类似，与海洋标量场也没有本质区别，只是增加了一个方向性属性，用以表达变化或移动方向。海洋矢量场常用箭头来实现可视化，其长短表示属性大小(速度)，箭头指示运动方向(图 2)。近年来，为使矢量数据可视化效果更形象逼真，根据映射方式的不同而开发出了多种流场运动的展示方式，如点图标法、矢量线、纹理法和特征法等[9]。它们同样适用于海洋矢量场的可视化，以帮助人们透过抽象数据理解无形流场现象的本质内涵和变化规律。
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| 图 2 矢量场关键点表示法Fig. 2 Presenting of vector field by critical point |
点图标法(例如critical point)叠合三维矢量线法(例如illuminated streamline)是较好的三维矢量场可视化方法，它可以表达用户感兴趣点的流场特征以及整个三维矢量场的内部流线结构。如图 3a采用矢量线叠加关键点法表达气流矢量场。该技术适用于海洋矢量场信息可视化，能动态逼真地表达复杂三维紊流现象的空间结构。例如在一个三维矢量场中，
对Jacobian矩阵做特征值/特征向量分析 J v(x)=v(x)，当det( J v(x0))≠0时：λ1，λ2，λ3为 J v(x0)特征值的实部，排序为Re(λ1)≤Re(λ2)≤Re(λ3)； e1，e2，e3为特征向量；f1，f2，f3为转置矩阵 (J v(x0)) T的特征向量。(注： J v和 J vT有相同的特征值，但特征向量不一定相同)。则可用特征值实部λi结合特征向量 e i表达流向：正值代表外流，负值代表内流。因此，X0(即 V (x0=0)) 的一阶关键点可以分为以下4种类型。
源：0
排斥：Re(λ1)<0
吸收：Re(λ1)≤Re(λ2)<0
汇：Re(λ1)≤Re(λ2)≤Re(λ3)<0。
根据Weinkauf等[10]的图标设计方案，蓝色表示内流，红色表示外流，各种 critical point的关键点图标表示方法可以总结为图 2a和2b。
纹理卷积( LIC)是纹理法表示矢量场的典型应用，它来源于一种运动模糊的思想。配合特征法可生成具有属性信息的卷积纹理，能致密地表征整个流场,又有特定的纹理和色调信息。海洋中的矢量场从现象描述上来说，几乎都是三维的，而且具有时间序列特征，三维矢量线法表达的流场可能会有流线过多而导致紊乱甚至相互遮挡的隐患。因此在研究三维海洋矢量场时，有时需要去掉第三维或做切片，用二维矢量场分层表达三维矢量场，这样可以清晰地展示各个层面流场的分布规律和变化趋势。如图 3b采用纹理卷积法叠加特征法表达海洋矢量场，虽为二维切片，但能表达致密的流场结构和多维属性信息(纹理代表流场，颜色代表机械能场)，利于实现多维信息的分层分析。
海洋现象时空动态建模是海洋信息通过GIS时空数据模型移入计算机世界的数字表达。常见的海洋可视化建模方式有时空立方体(space-time cube)、时空序列快照模型(sequent snapshots)、基本状态修正模型(base state with amendments)、时空符合模型(space-time composite)、TRIAD时空数据模型、基于特征的数据模型等。
动态三维海洋现象是个体对象和连续场的结合体，因此可用“场对象”建模[8]。场对象是场的一部分，但却常以离散的形式存在于海洋中，而且各具自己生成、发展、演化的生命周期，又有别于边界确定的对象实体，具有边界不确定性和模糊性，需对观测数据做分析方能获取，例如模式识别或逻辑推理等。
动态三维海洋现象的边界具有动态性和模糊性，不能直接测量或勾画得到，因此其确定过程具有重要意义。邵全琴[8]提出采用物理场数据分析法确定边界，包括定性的综合分析法(特征分布变化图+温度-盐度图解+逻辑推理法)、浓度混合分析法(浓度混合指标+温度-盐度图解几何学方法)、概率统计分析法和模糊数学分析法。这些分析方法虽然能够确定瞬时基态或某一时间区段的边界，但动态三维海洋现象更强调其演化的动态性和周期时间性，现象之间的相互影响或单向影响也很特别，需用大量的时间序列动画和基于特征的时空三域动态识别可视化才能有效演绎和表达此类海洋现象生成、发展、演化的完整生命周期。
基于特征的时空三域动态识别技术分别为基于特征可视化、基于空间可视化和基于时间可视化的场对象识别技术，其基础是离散对象和连续场的有效建模和表达。如图 4所示，该模型具有4层结构：底层为基础海洋GIS数据库，上层分别为离散对象、连续场和复杂动态三维海洋现象可视化建模。三维海洋现象的动态识别技术即为基于离散对象和连续场的特征属性时空动态可视化，如根据动态三维海洋现象的离散性和连续性双重特征，可采用离散粒子沿流场定向运动来指示具有连续特征的流场结构，粒子流(群)随时间的不断运移和排列组合就能逐渐形成可被识别的三维海洋现象(如涡旋场)的分布规律和演变过程。
大量的时间序列动画是动态三维海洋现象动态识别的基础，不管是基于特征或是基于空间的可视化都需要用时间序列来表达。从本质上来说，时间序列可视化与单帧数据可视化没有区别，只是读取一帧显示一帧，最终由动态可视化组件来实现。难点是从数据表达的需要出发，选择与可视化直接相关的属性，设计标准格式，同化各种类型的原始数据，统一到同一坐标系和同一数据库中。经比较分析研究，具有自组织能力的NetCDF数据格式可以满足坐标定义和多维属性存储要求[11]，其中多维属性变量即为四维坐标(时间、水深、经度、纬度) 在各个维度交点上的度量值，可用网格结构存储。
1.4 面向主题应用的可视化框架
本研究选取AVIZO Green作为海洋三维可视化框架，并实现了相应定制和功能扩展。AVIZO软件是VSG公司推出的功能强大的可视化软件，其Green版本提供了丰富的空间参考系和可视化分析工具，与NetCDF数据库可以实现无缝连接，配合VC++做扩展开发，软件的可操作性和实现效率很高。图 5为面向主题应用的可视化总体框架：各种原始数据首先通过中间转换，如数值模拟、空间坐标同化、数据同化等，组织成网格时间序列数据集；再重构成更高效的基于八叉树编码的时间序列数据集，它们都以NetCDF格式存储于文件中；然后根据实际应用的需要从文件中抽取与主题表达相关的多维属性，融合成面向主题应用的海洋多维集成数据集，以可视化三维海洋背景和凸显主题信息的海洋要素。例如flow_U与flow_V叠加组成3D流场数据，配合地形、岸线、导堤、纹理、海岸带遥感数据等背景信息构成直接面向可视化主题的数据集。
三维海洋现象是存在于海洋连续场中的个体对象，具有二元性特征，其离散性和连续性的界定非常模糊，但大致可特征化为更趋于离散对象(object-like)和更趋于连续场(field-like)两种类型，以下用两个例子分别验证。
2.1 涡漩
涡漩是典型的动态三维海洋现象，常出现在河口、近海、海岸区域，其形成机制与海底地形和潮波运动有密切联系。涡动是顺时针向，则海水下沉，通常称为“暖涡”；涡动是逆时针向，则海水上升，通常称为“冷涡”，冷涡处往往为优良渔场，而鱼群则聚集在冷涡尾部[12]。
面向涡旋(主题)的可视化除需用相关属性集成表达外，还需考虑过程演绎和科学抽象的可视化技术。例如粒子示踪法(particle tracking)，它主要基于一种梯度纹理平流技术，通过向前的平流梯度纹理与原有纹理的比例混合实现场中粒子流运动，进而演绎涡旋生成、发展、演化的完整生命周期[13]。水质点被抽象成粒子(对象)，用不同的颜色指示不同的水团来源，通过粒子运动展示流场的源、汇以及随时间的移动路径。宏量粒子流(群)随时间的不断运移和排列组合就能动态识别object-like型第三类海洋现象的轮廓形态、水团组分、分布规律和演变过程。如图 6用具有离散特征的粒子指示长江口具有连续特征的流场结构，粒子在长江口外、口内、导堤处形成了多个涡漩场，有效再现了动态三维海洋现象。
长江径流入海后，在惯性力作用下形成“冲淡水”，因其密度比海水小而漂浮在表层形成“羽状锋”。羽状锋实际上是盐度梯度在水平及垂直方向上变化最激烈的区域，或称“盐跃层”。盐跃层的锋面虽然梯度变化剧烈但仍具有渐变性，而且会随径流和潮流两股动力的消长作用来回摆动。河口附近出现的盐度差异性水团可归纳为field-like型动态三维海洋现象。采用基于特征(盐度值)的时空三域动态识别技术可以很好地表达它们的空间结构及其周期性特征(tidal pumping effect)，如图 7为长江口随潮周期变化的冲淡水和羽状锋。为表达它们的内部分布规律，笔者提取盐度<20.0 mg/L的水团区域，将其拉伸2 000倍之后形成明显的楔型结构(图 7e)。
时空过程可视化表达是河口海岸GIS的重要研究方向。笔者从模型研究和可视化技术两方面对动态三维海洋现象的时空过程可视化进行研究和探索，设计并实现了针对海洋科学建模和“场对象”可视化的海洋4DGIS系统。研究表明，时空四维+多维属性的数据结构和流体动态可视化表达方法相结合的技术，以及基于特征的时空三域动态识别方法能够很好地表达海洋连续场中的离散现象，在一定程度上解决了三维海洋现象(如跃层、涡漩、锋面、水团等)的动态识别和表达性问题。然而，海洋是一个极复杂的生态系统，各类现象之间存在相互影响的关系，比如涡旋与锋面相互影响、涡旋与跃层相互影响等。对于现象之间相互作用的可视化表达和分析本系统还未能很好地实现，有待进一步深入研究。
图 3 气流矢量场(a)与海洋矢量场(b)的可视化对比Fig. 3 Comparison of vector field visualization in airflow (a)and marine environment(b)point 
图 4 基于特征的复杂海洋现象动态识别框架Fig. 4 feature based sketch to represent the dynamic identification of complex marine phenomena 
图 5 面向主题应用的可视化总体框架Fig. 5 Object oriented visualization framework 
图 6 长江口涡漩的形态及分布Fig. 6 Distribution of eddy at Yangtze estuary 
图 7 长江口潮周期和淡水楔Fig. 7 Tidal cycle and fresh water wedge at Yangtze estuary
| [1] | Chen X. Changjiang (Yangtze) River Delta, China[J]. Journal of Coastal Research, 1998, 14(3): 838-858. |
| [2] | 朱建荣, 丁平兴, 胡敦欣. 2000年8月长江口外海区冲淡水和羽状锋的观测[J]. 海洋与湖沼, 2003, 34(3): 249-255. Zhu Jianrong, Ding Pingxing, Hu Dunxin. Observation of the Diluter Water and Plume Front of the Changjiang River Estuary During August 2000[J]. Oceanologic et Limnologia Sinica, 2003, 34(3): 249-255. |
| [3] | 覃如府, 叶娜, 许惠平, 等. GIS 系统中多维海洋数据可视化研究[J]. 同济大学学报: 自然科学版, 2009, 37(2): 272-276. Qin Rufu, Ye Na, Xu Huiping, et al. Visualization of Multi-Dimension Oceanographic Data in Geography Information System[J]. Journal of Tongji University: Natural Science Edition, 2009, 37(2): 272-276. |
| [4] | 陈勇, 何中发, 黎兵, 等. 崇明东滩潮沟发育特征及其影响因素定量分析[J]. 吉林大学学报: 地球科学版, 2013, 43(1): 212-219. Chen Yong, He Zhongfa, Li Bing, et al.Spatial Distribution of Tidal Creeks and Quantitative Analysis of Its Driving Factors in Chongming Dongtan, Shanghai[J]. Journal of Jinlin University: Earth Science Edition, 2013, 43(1):212-219. |
| [5] | 冯杭建, 高锡章. 中国海岸带及近海观测数据多维动态表达[J]. 浙江大学学报: 理学版, 2010, 37(4): 482-488. Feng Hangjian, Gao Xizhang. Multi-Dimensional and Dynamic Representation on Marine Measured Data in Chinaps Coastal Zone and Offshore[J]. Journal of Zhejiang University: Science Edition, 2010, 37(4): 482-488. |
| [6] | Zhang F, Li H, Liu J, et al. Research and Realization of Visual Digital Ocean System[J]. Marine Science Bulletin, 2011, 13(1): 87-96. |
| [7] | 高锡章, 冯杭建, 李伟. 基于GIS 的海洋观测数据三维可视化仿真研究[J]. 系统仿真学报, 2011, 23(6): 1186-1190. Gao Xizhang, Feng Hangjian, Li Wei. Study of 3D Visualization of Marine Measured Data Based on GIS[J]. Journal of System Simulation, 2011, 23(6): 1186-1190. |
| [8] | 邵全琴. 海洋GIS 时空数据表达研究[D]. 北京: 中国科学院地理科学与资源研究所, 2001: 20-80. Shao Quanqin. Study on Marine GIS Spatio-Temporal Data Structure[D]. Beijing: Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, CAS, 2001: 20-80. |
| [9] | 周迪斌, 解利军, 郑耀. 基于纹理的增强型3D流场绘制[J]. 计算机辅助设计与图形学报, 2009, 29(3): 406-411. Zhou Dibin, Xie Lijun, Zheng Yao. Enhanced Texture Based 3D Flow Visualization[J]. Journal of Computer Aied Design & Computer Graphics, 2009, 29(3): 406-411. |
| [10] | Weinkauf T, Theisel H, Hege H C, et al. Boundary Switch Connectors for Topological Visualization of Complex 3D Vector Fields[C/OL]. doi:10.2312/VisSym/VisSym04/183-192 Conference: VisSym 2004, Symposium on Visualization. Konstanz:[s.n.], 2004. |
| [11] | Rew R, Davis G, Emmerson S, et al. The NetCDF Users' Guide, Version 3.6.1[M/OL]. University Corporation for Atmospheric Research, Boulder, CO. 2012-12-28.http:[C]//www.unidata.ucar.edu/packages/netcdf (3, 3.3, 2). 2005. |
| [12] | 苏奋振, 周成虎, 刘宝银. 基于海洋要素时空配置的渔场形成机制发现模型和应用[J]. 海洋学报, 2002, 24(5): 46-56. Su Fenzhen, Zhou Chenghu, Liu Baoyin. A Spatio-Temporal Pattern Extracting Model for Fishing Ground[J].Acta Oceanologica Sinica, 2002, 24(5): 46-56. |
| [13] | Weiskopf D, Schafhitzel T, Ertl T. Texture-Based Visualization of Unsteady 3D Flow by Real-Time Advection and Volumetric Illumination[J]. IEEE Trans on Visualization and Computer Graphics, 2007, 13(3): 569-582. |