基于多源异构数据集的城市河流生态修复规划技术研究

基于多源异构数据集的城市河流生态修复规划技术研究

1生态效应的数字化解释自2015年12月中央城市规划会议明确提出“双城市”的目标以来。梳理国内外河流生态修复相关研究进展，研究切入点与实践侧重点呈现多维视角，通常是定性或半定量的分析。为了更好地了解河流生态修复的研究前沿与聚焦，笔者团队在过去的两年间，通过荟萃分析（meta-analysis），从文献定量研究的角度，厘清了河流修复的生态效应内容，以及修复背景（如退化类型、修复措施、修复时期）对于生态效应的影响数字化解释作为数字化手段中重要的一环，具体指对数字化描述现象背后的规律或机制展开的基础研究。这些现象本身不一定是基于新数据发现的，但其分析方式多采用数字化工具进行，其核心是发现现象与其他因素之间的关联性针对当前城市河流生态修复的数字化转型依然存在数据反馈不及时、数据共享不充分、数据支持不全面、数据解读不直观等技术瓶颈问题，本研究提出以学科融合为基础、以多源异构数据集成为核心的数字化解释作为城市河流生态修复规划技术支撑的重要性与必要性。本研究利用Tableau智能化数据集成开源平台的强大数据运算与图表直观显示功能，选取合肥市南淝河展开实证研究，将4种途径获取的多源且异构的数据进行有效采集，构建蓝绿空间全覆盖的数据仓库（datawarehouse）、四维全过程的数据湖（datalake），建立数据共享、实时更新与可视化结果展现系统，辅助规划者、管理者、研究人员快速发现具体河段中出现的异常、超标指标，制定有针对性的河流生态修复的规划设计策略，实现对城市河流、岸带及其腹地空间动态变化的长期监测和追踪研究。2多源异构数据的集成方法和组成2.1可视化结果共享研究选择TableauDeskop2019.4作为多源异构数据集成平台的载体。与其他平台相比，Tableau具有更强大的实时交互功能、专业数据分析与可视化功能，更有利于作为数据分析与表达模块的重要输出媒介，实现数据共享、实时更新与结果输出。在数据源支持方面，它能支持多种类型，包括电子表格、数据库、空间数据及大数据，并支持同步到云端数据库。研究利用该软件的仪表板功能，将所有数据汇总到同一视图中，通过对数据的拖拽、筛选、突出显示，即可查找其中的趋势和异常值，直观地观测到数据表现不佳之处，持续探究数据所呈现的问题与原因。将分析结果共享至云端后，河流生态修复的规划者、管理者、研究人员可以通过不同设备在TableauOnline或TableauServer平台上进行可视化结果的浏览。如图1所示，利用Tableau构建的城市河流多源异构数据集成与可视化平台主要由4个模块组成，包括数据采集与分类、数据甄别与处理、数据分析与表达、数据的应用。2.2与城市河流生态恢复相关的多源异构数据指标杨冬冬等提出水体物理化学特性、水文水动力、地形地貌及生物资源4类因子及其相互作用是水生态设计中的关键所在2.2.1实验室监测和数据分析水质修复指标主要反映水体受污染与富营养化的改善程度，主要基于实地监测和实验室分析，后者通过河流水域实地采样点进行水体取样，再进入实验室进行数据分析。根据《地表水环境质量标准》（GB3838—2002)2.2.2水文动力恢复指标水文水动力指标主要反映河流水文情势的改善状况，包括流量、流速、水位这3项指标，分别通过流量计、流速仪、压力式水位计等设备在实地测定。2.2.3河流恢复指标河流地形地貌修复指标主要反映河床、河道与岸线地形地貌方面的修复状况。根据城市河流调查2.2.4水生生境恢复指标水生境修复指标主要反映水体生境、滨岸带生境、腹地空间污染物输入的改善状况。根据城市河流调查3合肥南r河多源异构数据的整合和可视化3.1南河水质修复技术南淝河位于安徽省合肥市，是巢湖污染严重的支流之一。作为城市主要的供水来源和收纳水体，合肥市的快速城市化发展给南淝河带来了巨大的压力，水质修复与生态系统修复成为需要解决的重要问题。本研究以合肥市南淝河为例，南淝河全长超过70km，本研究选择南起怀宁北路，东至合作化北路的半自然段河道作为研究对象，采样点位共12处（见图2），自2016年1月开始每月监测数据。3.2航空影像获取由于城市河流滨岸带的空间复杂性，影响河流生态修复的因素具有多维度的特征，数据采集方式分为低空遥感数据、实地观察数据与实地监测数据。本研究使用无人机遥测来进行城市河流场地尺度下低空遥感数据的获取，其作为一种高精度的现代航空摄影测量技术，具有较强的自由性与机动性，能通过低空飞行快速获取高分辨率的平面影像。该种技术手段在生态环境监测方面已开展应用，与普通精度遥感影像相比，无人机获取的高精度影像数据在数字化解释过程中更利于突出图像的某些特征，从而满足研究所需范围中的数据准确性在南淝河的实证研究中，由于部分指标各样点差异性并不显著，数据采集选取具有代表性的16项要素指标作为南淝河生态修复的表征指标，分别为6项水质修复指标：化学耗氧量（COD）、总磷（TP）、总氮（TN）、氨氮（NH3.3遥感遥感图像加工城市河流生态修复的数据采集及分类后，需要进一步甄别与处理。原始数据主要通实地调查与勘测、现场仪器测定以及低空遥感等方式获得；加工后数据主要是通过数字化手段对获得的图像资料与统计数据进行二次加工分析并解释得到的数据。研究在数据甄别与处理过程中使用软件包括（见图5):(1)Photoshop，其主要依靠强大的图像处理分析功能对图像类数据进行甄别与二次加工。如无人机对河流全段的低空遥感图像和其他设备拍摄到的河流图像，通过软件能将所需要的要素指标进行识别和处理，最终得到加工后的遥感数据。以滨水带植物覆盖率指标（Vc）为例，为精确获得该项指标的数值，需要通过不同图像颜色通道的像素点分离和拾取来获得对应的像素总值，进行计算后可对应乔灌草覆盖的面积与滨水带总体面积之间的比值，从而得到具体的滨水带植物覆盖率指标。(2)Excel，利用其数据制表和计算功能承担所有二次加工后数据信息的整理与汇总。(3)ArcGIS，作为空间地理信息处理平台则负责将研究河段的地理空间信息录入与导出。在此环节中，所有水生境修复指标都需要依照表1的统一指标测度进行处理后进入数据集市区，再与空间信息进行对应录入，将多源且异构的数据汇总，形成空间全覆盖的数据仓库。3.4水质要素分析方法当所有数据准备完毕后，通过Tableau的工作簿功能将南淝河的16项指标数据导入并生成单独的图表视图，再使用仪表板功将其排布在同一界面，进行数据的可视化呈现与交互分析。如图6所示，示例仪表板中共呈现12处采样河段，选择3次采样数据作为范本，分别为2016年5月24日、8月22日与11月16日。水质要素数据通过折线图的方式呈现，图表中设置有水质类型标准的参考线作为判断水质是否超标的参考。而水生境指标数据则通过MapBox地图源将前期在ArcGIS中处理好的空间信息直接链接到所有要素数据，结合呈现。将图标合理排布并进一步添加采样当天的日期、气温、天气等补充说明性文字后可获取直观的全局数据可视化结果，从而进行关键问题的分析。在其他实证研究中，可根据需要增减数据指标，进行单独的数据编辑和改变图表的呈现形式，从不同角度进行数据问题的分析。通过鼠标指针在仪表板图表上的悬停与点击，能够实时查看同一采样河段处其他要素与水质要素的关联性，这一功能对于快速追溯可疑的问题指标至关重要。对于问题河段的具体分析通常首先观察水质指标是否超标，如图7所示，2016年11月16日的数据，可以看到4号采样河段在TN、TP、NH4多源异构数据集成平台的应用目标城市河流多源异构数据集成与可视化对于城市河流生态修复的应用优势主要体现在3个方面。首先是“可操作性”，Tableau平台强大的可视化功能使研究者得以从繁杂的图表中抽离出来，将水质数据与空间要素数据紧密联合在一起，实现高效的可视化输出与实时交互数据分析。其次是对规划设计实践具有“指导性”，多源异构数据集成与可视化平台作为研究与实践之间的媒介手段，能够直接反映城市河流生态系统方面存在的实际问题，对值得关注的问题进行有针对性的改善优化，具有重要的指导意义。最后是“反馈追踪性”，建立在时间维度上的城市河道的设计优化需要利用平台的记录、查询、跟踪等功能，通过数据的不断更新分析得出不同时段、空间区域上的问题，提出针对性的改善方案，在下一个周期继续发现新的问题，复而落到实践应用中。研究提出城市滨河空间多源异构数据集成平台具有综合性与系统性特征，多种类型与来源的数据的综合集成分析还可以通过对不同研究的交叉验证强化对基础理论模型的理解，并帮助挖掘出数据背后的空间规律。该平台可以对城市河道及其滨水空间的动态变化做长期追踪研究，对可能出现的问题发出预警，从而建立健全城市河流生态修复的“全生命周期”规划、实施、管控体系，从根本上确保其修复工作的优化协同高效。由于受到技术条件的限制，研究构建的多源异构数据集成平台的不足之处在于：一是平台的可视化交互功能呈现结果仍处于初级阶段，视觉效果较为基础简单，若要实现更清晰、人性化的图表呈现模式和更智能化的筛选功能，则需要通过Table