Визуализация и анализ данных сети WWLLN на территории Алтае-Саянского региона средствами Веб-ГИС

Размещено на http://www.allbest.ru/

Визуализация и анализ данных сети WWLLN на территории Алтае-Саянского региона средствами Веб-ГИС

Беликова Марина Юрьевна

старший преподаватель

Каранина Светлана Юрьевна

кандидат физико-математических наук, доцент

Каранин Андрей Владимирович

кандидат географических наук, доцент кафедры географии

Глебова Алена Викторовна

старший преподаватель, ФГБОУ ВО «Горно-Алтайский государственный университет»

Аннотация

В настоящее время достаточно хорошо разработана технология создания информационно-аналитических систем в области климато-экологического мониторинга. Построение таких систем основывается на использовании ГИС и Интернет технологий и включают как данные станций наблюдения, так и данные дистанционного зондирования. В статье рассматривается архитектура веб-приложения, реализующего элементы ГИС-технологий и разрабатываемого для решения задач сбора, хранения, визуализации, поиска и анализа сведений о молниевых разрядах, регистрируемых Всемирной сетью локализации молний (World Wide Lightning Location Network, WWLLN). Программно-технологическая платформа системы основана на использовании свободно распространяемых технологий и программного обеспечения, в том числе операционной системы Ubuntu, веб-сервера NGINX, основного языка разработки Python и фреймворка Django, СУБД PostgreSQL/PostGIS, библиотек GDAL, OpenLayers. В базу данных веб-ГИС включены архивные данные о молниевых разрядах WWLLN и сведения о результатах их кластеризации. В системе реализована возможность выбора сведений о грозовых разрядах, а также выполнение кластерного анализа для полученной выборки. Разработанная веб-ГИС может обеспечить специалистов удобным веб-инструментами для использования данных WWLLN с целью изучения региональной климатологии молниевой активности.

Ключевые слова: информационные системы, программное обеспечение, веб-сервис, геопространственные данные, сервис-ориентированная архитектура, веб-приложение, веб-картография, база данных, молниевые разряды, WWLLN

информационный экологический веб приложение

Abstract

At present, the technology of creating information and analytical systems in the field of climate-ecological monitoring has been developed quite well. The construction of such systems is based on the use of GIS and Internet technologies and includes both data from monitoring stations and remote sensing data. The article describes the architecture of a web application that implements elements of GIS technologies and is developed to solve the tasks of collecting, storing, visualizing, searching and analyzing information on lightning discharges recorded by the World Wide Lightning Location Network (WWLLN). The software and technology platform of the system is based on the use of freely distributed technologies and software, including the Ubuntu operating system, the NGINX web server, Python as the main development language and the Django framework, the PostgreSQL / PostGIS database, the GDAL libraries, the OpenLayers. The WWWLNN archive data and the results of clustering are included in the web-GIS database. The system provides the feature of selecting information about lightning discharges, as well as performing cluster analysis for the sample obtained. The developed web-based GIS can provide specialists with convenient web-based tools for using WWLLN data to study regional climatology of lightning activity.

Keywords: web application, service-oriented architecture, geospatial data, web-service, software, information system, web-mapping, database, lightning, WWLLN

Изучение грозовой активности является важным компонентом фундаментальных исследований атмосферного электричества и имеет практическую значимость при разработке грозозащиты инженерных сооружений [1, 2]. Источниками данных при этом являются слухово-визуальные наблюдения сети гидрометеостанций, данные регистрации электромагнитного излучения от молниевых разрядов с помощью наземных грозопленгационных систем (ГПС), а также получаемые с помощью спутникового мониторинга.

Среди наземных ГПС в общем случае можно выделить глобальные и региональные сети, базирующиеся на разных методах регистрации электромагнитного излучения молниевых разрядов. К глобальным ГПС относятся Всемирная сеть локализации молниевых разрядов (World Wide Lightning Location Network, WWLLN [3-5]; любительская сеть Blitzortung.org [6, 7], сеть GLD360 фирмы Vaisala [8]. Региональные ГПС представляют собой многопунктовые или однопунктовые системы, базирующиеся на грозопеленгаторах наиболее известных фирм Vaisala [например, 1; 9-11] и Boltek [например, 1; 12], или на собственных разработках [например, 13-15] с возможным использованием комплексных данных других ГПС [16-18]. Региональные ГПС детектируют молниевые разряды на отдельных участках территории. Например, на территории России региональные ГПС охватывают измерениями преимущественно Европейскую часть до Урала. Данные этих ГПС доступны в Интернет [14, 16]. Инструментальные наблюдения грозовых разрядов в Западной и Восточной Сибири осуществляются однопунктовыми ГПС, которые не покрывают полностью всей территории [12, 19]. При этом в интернет представлены сведения о молниевой активности, регистрируемой на территории Республики Саха (Якутия) [20].

Большинство разработчиков ГПС для визуализации, обработки данных и предоставления информации о молниевых разрядах конечным пользователям используют технологию Веб-ГИС. Примерами являются открытые в свободном доступе сайты ГПС WWLLN [3], Blitzortung.org [6, 7], EUCLID [11], «Алвес» [14], сети метеорологических локаторов РОСГИДРОМЕТА [16] и Института космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера [20]. Отметим, что на указанных ресурсах осуществляется визуализация текущих (оперативных) данных о грозовых разрядах, зарегистрированных ГПС в течение суток. На отдельных сайтах имеется сопутствующая информация о параметрах облачности, а также возможность просмотра карт плотности молниевых разрядов за определенный период.

Одним из источников информации о молниевой активности для территории юга Западной Сибири, в частности территории Алтае-Саянского региона, являются данные глобальных ГПС. С 2015 года Горно-Алтайский государственный университет вошел в состав одной из глобальных ГПС - WWLLN. Для участников этой сети организован доступ к архивным и текущим данным регистрации молниевых разрядов. Однако WWLLN не предоставляет участникам сети специализированных средств для сбора, хранения, поиска и обработки информационных массивов. Между тем, возможность оперативной пространственно-временной локализации данных является немаловажным фактором при выполнении анализа актуальной грозовой активности. Для решения задач работы с информационными массивами данных WWLLN по территории Алтае-Саянского региона представляется целесообразным разработка соответствующего программного обеспечения на основе веб-гис систем [21-24].

Архитектура и функции веб-ГИС

В настоящее время веб-приложения, осуществляющие сбор, визуализацию и анализ данных, имеющих пространственную привязку, как правило, разрабатываются на основе сервис-ориентированной архитектуры (SOA - service-oriented architecture) [23]. Данная архитектура использует клиент-серверную модель и представляет создаваемую систему как набор взаимосвязанных сервисов, при этом взаимодействие компонентов системы рекомендуется осуществлять в концепции паттерна проектирования MVC (Model-View-Controller) [22-24].

Рисунок 1 - Архитектура веб-ГИС

Серверная часть веб-приложения включает веб-сервер NGINX, отличительной чертой которого является несложность развертывания, настройки и более быстрой передаче статических файлов. Системной основой разрабатываемой веб-ГИС является фреймворк Django, созданный для быстрой разработки веб-приложений на языке Python. Для взаимодействия веб-сервера NGINX и фреймворка Django, а также скриптов, написанных на Python, используется WSGI-сервер (Web Server Gateway Interface) Gunicon. В качестве сервера баз данных используется объектно-реляционная СУБД PostgreSQL с расширением PostGIS, которое позволяет эффективно реализовать хранение, управление и запросы пространственных данных. На рисунке 1 представлена архитектура разрабатываемой системы.

Отметим, что фреймворк Django использует паттерн MVC. Таким образом, работа веб-ГИС может быть описана как взаимодействие трех компонентов: модели данных (model), пользовательского интерфейса (view) и контроллера (controller). Данными в веб-ГИС являются точки, полигоны, линии и связанная с ними атрибутивная информация. Пользовательский интерфейс представляет собой отображение данных на карте. Контроллер является компонентом, связывающим модель и представление. Основной задачей контроллера является прием и анализ пользовательских запросов. Параметры запроса контроллер передает модели, с помощью которой осуществляется подготовка выходного набора данных и определяется шаблон представления страницы.

Клиентская часть веб-приложения обеспечивает интерфейс формирования запросов к серверу, получение, визуализацию и обработку ответа от него. Пользовательский интерфейс реализован в виде карты, состоящей из двух слоев: карта-подложка и тематический слой. В качестве подложки для данных используются карты OpenStreetMap [25]. Программной основой клиентской части является библиотека OpenLayers, которая поддерживает технологию AJAX (Asynchronous Javascript and XML) и обеспечивает работу с пространственными данными по протоколу WMS и WFS. Технология AJAX обеспечивает асинхронное взаимодействие клиента и сервера, иначе говоря, загрузка данных с сервера происходит без перезапуска веб-страницы. Javascript-библиотека Openlayers позволяет отрисовывать различные типы геоданных в браузере с их привязкой к карте. Библиотека работает с различными проекциями, по умолчанию используется проекция epsg 3857.

В функции разрабатываемой нами веб-ГИС входит: сбор и накопление информации о молниевых разрядах с внешнего источника, выборка сведений о молниевых разрядах по запросу пользователя, кластерный анализ выбранных данных о молниевых разрядах.

Для наполнения базы данных о грозовых разрядах разработан модуль сбора данных, которые периодически предоставляются участникам сети WWLLN с внешнего источника данных (сайт wwlln.net). Данные предоставляются в текстовом формате в файлах двух видов: А-файлы (Afiles) и АЕ-файлы (AEfiles). А-файлы содержат информацию о зарегистрированном электромагнитном импульсе: дата, время, широта, долгота, погрешность и количество станций, в которых был детектирован электромагнитный импульс. Формат АЕ-файлов аналогичен формату A-файлов и включает дополнительно три параметра для каждого разряда: энергия в джоулях, энергетическая неопределенность и количество станций, данные которых использовались для оценки энергии разряда. АЕ-файлы предоставляются только участникам сети, A-файлы за последние шесть часов находятся в открытом доступе (сайт wwlln.net). Файл, содержащий ежедневные данные о молниевых разрядах по всему земному шару имеют объем 28-30 Мбайт, ежемесячные данные - объем 250-270 Мбайт. Модуль скачивает данные и сохраняет в соответствующие таблицы базы данных.

Выборку информации о молниевых разрядах можно производить для определённого региона и времени, заполнив соответствующие поля на веб-странице (рисунок 2). Кроме того, выбор данных можно осуществить выделением необходимого региона прямоугольником с помощью мыши на карте и последующим нажатием на кнопку «получить данные». Результаты выборки данных отображаются на карте (рисунок 3) и имеется возможность их сохранения в текстовый файл.

Рисунок 2 - Форма ввода параметров

Рисунок 3 - Результат выборки данных и их отрисовка на карте библиотекой Openlayers

На основе Python-библиотек NumPy, SciPy, SciKit-Learn, Plotly и пакета gdal16-python разработаны два модуля: модуль для группировки молниевых разрядов в кластеры и модуль для вычисления характеристик грозовых кластеров (координаты центра «грозового» кластера, количество разрядов в кластере, список координат и время регистрации молниевых разрядов в кластере, «продолжительность» грозового кластера).

Разработанная веб-ГИС в настоящее время используется для изучения региональной климатологии молниевой активности на территории Алтае-Саянского региона. Доступ к системе имеют зарегистрированные пользователи. Отметим, что возможно использование представленной Веб-ГИС для изучения молниевой активности не только Алтае-Саянского региона, но и других территорий, так как база данных содержит информацию о молниевых разрядах, зарегистрированных на всем земном шаре. Также разработанные модули кластеризации молниевых разрядов могут быть применены для кластерного анализа молниевых разрядов других ГПС, при наличии сведений о координатах разряда и времени его регистрации.

Перспективой расширения функций веб-ГИС является дальнейшая разработка модулей для загрузки сопровождающей информации о параметрах облачности для указанного региона и временного интервала. Например, растровых слоев тематических продуктов MODIS, содержащих данные о параметрах атмосферы (MOD07/MYD07) и облачности (MOD06/MYD06).

Использование интернет-технологий при создании геоиформационных систем имеет ряд преимуществ в случае необходимости многопользовательского режима работы системы: доступность предлагаемых решений большому числу пользователей, упрощение процесса установки и распространения программного обеспечения и возможность интеграции со сторонними приложениями.

Программно-технологическая платформа разрабатываемой веб-ГИС системы визуализации и анализа данных WWLLN для территории Алтае-Саянского региона основана на использовании свободно распространяемого программного обеспечения (операционной системы Ubuntu, веб-вервера NGIX, языка программирования Python и фреймворка Django, СУБД PostgreSQL/PostGIS, библиотек GDAL, OpenLayers).

Основным предназначением разрабатываемой веб-ГИС является визуализация и анализ (в том числе кластерный) архивных данных сети WWLLN. Это определяет ее отличие от аналогичных систем, основной целью которых является визуализация текущих (оперативных) данных о грозовых разрядах, преимущественно зарегистрированных ГПС в течение суток, которые используются в оперативном синоптическом прогнозе и диагнозе грозовых облаков и гроз.

Авторы выражают благодарность Перелыгину Антону за техническую поддержку проекта.

Библиография

1. Мареев Е. А., Стасенко В. Н., Булатов А. А., Дементьева С. О., Евтушенко А. А., Ильин Н. В., Кутерин Ф. А., Слюняев Н. Н., Шаталина М. В. Российские исследования атмосферного электричества в 2011-2014 гг // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2016. Т. 52. С. 175-186.

2. Дмитриев А. Н., Кречетова С. Ю., Кочеева Н. А. Грозы и лесные пожары от гроз на территории Республики Алтай. Монография. Горно-Алтайск: Изд-во Горно-Алтайского госуниверситета. 2011. 195 с.

3. World Wide Lightning Location Network. URL: http://wwlln.net.

4. Dowden, R. L., J. B. Brundell, and C. J. Rodger, VLF lightning location by time of group arrival (TOGA) at multiple sites, J. Atmos. Solar.-Terr. Phys., 2002, vol. 64, no 7, pp. 817-830. Available at: http://wwlln.net/publications/dowden.toga.article.pdf

5. Hutchins, M. L., R. H. Holzworth, J. B. Brundell, and C. J. Rodger, Relative detection efficiency of the World Wide Lightning Location Network, Radio Science, 2012, vol. 47, no RS6005. DOI: 10.1029/2012RS005049 Available at: https://wwlln.net/publications/Hutchins_Detection_Efficiency_RadioSci_2012.pdf

6. Сеть грозопеленгации в реальном времени. URL: http://ru.blitzortung.org

7. Real-Time Lightning Map :: LightningMaps.org. URL: http://www.lightningmaps.org

8. Уникальный глобальный набор данных по молниям Vaisala GLD360 // Сайт фирмы Vaisala. URL: http://www.vaisala.ru/Vaisala%20Documents/Brochures%20and%20Datasheets/GLD360-brochure-B211271RU.pdf

9. Vaisala's NLDN. U.S. National Lightning Detection Network // Сайт фирмы Vaisala. URL: http://www.vaisala.ru/Vaisala%20Documents/Brochures%20and%20Datasheets/MET-G-NLDN-Brochure-B210412EN-E_Low.pdf

10. Dockendorff D., Spring K., The Canadian Lightning Detection Network. Novel Approaches for Performance Measurement and Network Management // World Meteorological Organization. 2005. URL: https://www.wmo.int/pages/prog/www/IMOP/publications/IOM-82-TECO_2005/Papers/1(04)_Canada_2_Dockendorff.pdf

11. EUCLID. European Cooperation for Lightning Detection. URL: http://www.euclid.org/technology.html (дата обращения: 14.01.2018)

12. Константинова Д. А., Горбатенко В. П. Результаты регистрации молний над юго-восточной территорией Западной Сибири // Известия высших учебных заведений. Физика. 2011. N 11/3. C. 156-162

13. Снегуров А. В., Снегуров В. С. Экспериментальная грозопеленгационная система // Труды ГГО. 2012. Вып. 567. С. 188-200.

14. Грозопеленгационная система Росгидромета. URL: http://lightnings.ru

15. Shen J., Zhang Q. Online Monitoring and Transmission System for Lightning Detection Network // International Journal of Online Engineering. 2015. vol 11, no 7. pp. 5-10 DOI: http://dx.doi.org/10.3991/ijoe.v11i7.4758 (дата обращения: 12.01.2018)

16. МЕТЕОРАД. информация от сети метеорологических локаторов РОСГИДРОМЕТА, Украины и Беларуси. URL: http://meteorad.ru.

17. Inchin A., Shpadi Y., Shpadi M., Lozbin A., Inchin P. The Initial Results of Spatial-Temporal Distribution Research of the Lightning Discharges in Kazakhstan // Current World Environment. 2017; 12(2). DOI: http://dx.doi.org/10.12944/CWE.12.2.02.

18. Шпади М. Ю., Инчин А. С., Шпади Ю. Р., Лозбин А. Ю. Программно-математическое обеспечение казахстанской сети грозопеленгации // Современные техника и технологии в научных исследованиях. Сборник материалов IX Международной конференции молодых ученых и студентов. 2017. С. 413-418.

19. Муллаяров В.А., Торопов А.А., Козлов В.И., Каримов Р.Р. Особенности пространственного распределения положительных грозовых разрядов на востоке Сибири // Метеорология и гидрология. 2009. N 6. С. 47-55.

20. Оперативные данные грозовой активности в Якутиии // Институт космофизических исследований и аэрономии им. Ю.Г. Шафера (ИКФИА). 2017. URL: http://www.ikfia.ysn.ru/актуальные-данные-лабораторий/1365-оперативные-данные-грозовой-активности-в-якутии.html

21. Титов А.Г., Окладников И.Г., Гордов Е.П. Разработка веб-гис на основе сервисов обработки и визуализации пространственных данных для анализа и прогнозирования региональных климатических изменений // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2016. № 4-2. С. 96-109.

22. Кадочников А.А. Особенности разработки программно-технологического обеспечения для региональных геоинформационных веб-систем // В сборнике: Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании (CITech-2015) 2015. С. 286-293.

23. Кадочников А.А., Якубайлик О.Э. Сервис-ориентированные веб-системы для обработки геопространственных данных // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2015. Т. 13. № 1. С. 37-45.

24. Кадочников А.А. Особенности построения геопространственных веб-приложений и сервисов для систем мониторинга состояния окружающей природной среды // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. 2015. Т. 8. № 7. С. 908-916.

25. OpenStreetMap // Некоммерческий веб-картографический проект URL: http://openstreetmap.ru

Размещено на Allbest.ru