Zpracování a prezentace srážkových dat pomocí GIS systému GRASS

Jan Kohout
Fakulta informatiky
Masarykova Univerzita v Brně 
Botanická 68a, Brno 
E - mail: hok@mail.muni.cz

Abstract

Precipitation data contain geographical information; an appropriate tool is needed for it to processed - geographical information system (GIS). The implemented application is composed to process and present these data Attention is focused on GIS capabilities in processing geographic information, space data administration and the ways of use of particular GIS GRASS. At the same time, an outline of methods to improve the quality of the resulting data by joining several techniques is put up.

Abstrakt

Srážková data často obsahují geografickou informaci, která vyžaduje odpovídající nástroj na zpracování - geografický informační systém (GIS). Realizovaná aplikace je vytvořena pro prezentaci těchto dat. Pozornost je věnována schopnostem GISů při zpracování geografické informace, správě prostorových dat a schopnostem vybraného GISu GRASS. Současně je podán nástin postupů ke zlepšení kvality výsledných dat integrací různých technik měření.

Úvod

Fakta týkající se jednotlivých oblastí životního prostředí jsou základem nejen pro pochopení principů fungování životního prostředí, ale i pro aplikace adekvátních změn. Protože jde o velmi složitý systém, je pro jeho pochopení nutné porozumět jednotlivým složkám.

U jevů v systému životního prostředí je nutné kromě odpovědi na otázku ``co se stalo'' vědět ``kde se to stalo''. Tento pohled rozšířený o identifikaci místa nám umožní nalézt souvislosti mezi jednotlivými ději a hledat jejich příčiny a důsledky. Tuto schopnost nám dávají Geografické informační systémy, které integrují prostorové i neprostorové informace do jednoho celku, se kterým dokáží efektivně manipulovat.

Získávání hydrometeorologických dat

Tématem této práce je zpracování údajů o srážkové činnosti. Problematika a metody této oblasti patří k netriviálním a důležitost tématu ukazují také nedávné povodně na našem území.

Naměřená data jsou získávaná dvěma odlišnými způsoby - měřícími stanicemi a meteorologickým radarem. Protože další zpracování vstupních dat je výrazně determinováno jejich kvalitou a druhem, věnuji se těmto problémům podrobněji.

Díky odlišným způsobům měření získáváme informace rozdílné strukturou i obsahem. Je proto třeba využít výhod a schopností, které nám dávají obě měřící metody, a co nejvíce omezit jejich negativní vlivy. Popisem kombinace dat naměřených měřícími metodami se věnuje poslední sekce této kapitoly.

1.1  Stručně o Českém hydrometeorologické ústavu (ČHMÚ)

Český hydrometeorologický ústav (ČHMÚ http://www.chmi.cz/) vznikl za účelem získávání a vědeckého zpracovávání informací z oblastí meteorologie a klimatologie, hydrologie a ochrany životního prostředí.

Za jednu z nejvýraznějších aktivit můžeme považovat předpovědi počasí, kterými se zabývá oddělení meteorologie a klimatologie. Pro tuto činnost získává informace o srážkové činnosti z měřících meteorologických stanic rozmístěných po celé republice a dále pak z radarové sítě - jde o radary umístěné ve Skalkách u Protivanova a v Brdech u Prahy.

1.2  Měřící meteorologické stanice

Hlavní náplní meteorologických stanic a observatoří je měření a pozorování stanovených meteorologických i jiných prvků, jejich primární zpracování a předávání centru ČHMÚ. Výsledky nepřetržitých měření a pozorování jsou předávány každou hodinu do centrálního telekomunikačního počítače. Zde jsou k dispozici především pro sestavení meteorologické předpovědi a jako zdroj aktuálních informací.

Tento projekt zpracovává hodinové úhrny srážek. Použití této položky má výhodu v aktuálnosti měření a určité spojitosti výsledných dat. Nevýhodou je skutečnost, že obsahuje hodnoty jen z části měřících stanic. Případné využití tří- nebo šesti- hodinových úhrnů by znamenalo větší zastoupení měřících stanic, ale výsledné hodnoty by nestačily pro kvalitní zobrazení přechodů srážkové oblačnosti.

1.3  Metoda radarových odrazů

Meteorologický radiolokátor slouží ke zjišťování výrazné srážkové oblačnosti (bouřky) do vzdálenosti přibližně 250 km; hodnoty naměřené radarem mohou být použity pro odhad okamžitých intenzit srážek do vzdálenosti přibližně 150 km od radaru.

Vysílač radaru generuje vysokou frekvencí krátké elektromagnetické pulsy (stovky pulsů za sekundu, délka pulsu je řádu mikrosekund). Elektromagnetická energie je vysílána ve tvaru úzkého svazku do atmosféry, kde dochází k odrazu části energie. Cíle jsou jak meteorologické (srážkové částice), tak i nemeteorologické (letadla, terénní útvary). Část odražené energie je opět přijata anténou a detekována přijímačem radaru. Podle polohy antény a doby mezi vysláním signálu a jeho přijetím je určená vzdálenost a poloha cíle.

Radarové odrazy jsou zobrazovány v barevné stupnici intenzit. Obvyklý interval měření je 5-15 minut. Horizontální rozlišení dat bývá 2×2 km, vertikální 1 km. Toto prostorové rozlišení je nutné, aby bylo možné zachytit jednotlivá srážková jádra přeháněk (tj. lokální maxima).

V současnosti využívá ČHMÚ dvou radarů Brdy-Praha ve středních Čechách a Skalky u Protivanova na střední Moravě, které pokrývají celé území republiky - viz obrázek :

Obrázek č. 1.1: Přehled dosahu meteorologických radarů

Z důvodu velké prostorové i časové proměnlivosti srážek je vhodné používat co nejkratší interval měření (5 minut a méně). Celkové chyby určování intenzit srážek pomocí radaru jsou řádu desítek až stovek procent, ale mohou být částečně sníženy vhodným zpracováním dat, například porovnáním s hodnotami srážek naměřených klasickými srážkoměrnými sítěmi.

1.4  Kombinace dat srážkoměrných sítí a radarových měření

Z mnoha důvodů, z nichž některé byly již dříve uvedeny v 1.2 a 1.3, je nutné rozšířit stávající měřící metody o jejich kompozici. Pro vyšší názornost uvádím vzájemné porovnání aplikovaných metod.

1.4.1  Výhody a nevýhody jednotlivých měřících metod

Mezi výhody sítě měřících stanic patří schopnost pokrýt spojitou časovou oblast krátkých (minutových) srážek, které radar nemusí zachytit. Tato schopnost ovšem brání možnosti okamžitých měření. Navíc skutečnost, že srážková pole se mohou na vzdálenost stovek metrů lišit o několik řádu a existence lokálních extrémů rovněž ukazuje na další nevýhodu srážkových sítí - jejich hustota nikdy nemůže být dostatečná k tomu, aby zabránila chybám měření daným diskrétností měření v prostoru. Zjednodušeně řečeno - za kopcem už vůbec pršet nemusí, nebo tam může být krupobití.

Radarová pozorování srážek mají oproti klasickým sítím srážkoměrů výhodu měření na velké ploše z jediného místa v téměř reálném čase. Radarová pozorování však ukazují pouze okamžitá rozložení intenzit srážek v diskrétních časech. Srážková pole mají přitom velkou proměnlivost i v čase, okamžité hodnoty se během 10 minut mohou lišit o několik řádů. Podobně jako u srážkoměrných sítí se nelze libovolně přibližovat plnému pokrytí, nelze z fyzikálních vlastností daného měřícího zařízení libovolně zkracovat dobu měření.

1.4.2  Chyby radarových měření a jejich důsledky

Odhad přízemních srážek pomocí měření odrazivosti radarem v malé výšce přináší některé nepřesnosti, které rostou se vzdáleností od radaru :

• Se vzrůstající vzdáleností se radarový paprsek vlivem zakřivení Země vzdaluje od povrchu (horizontální paprsek ve vzdálenosti 130 km je vzdálen 1 km, ve vzdálenosti 185 km jsou to 2 km a 225 km již 3 km nad povrchem).

• Odrazivost většiny meteorologických cílů přitom obvykle rychle klesá s výškou. Současně se svazek paprsků s rostoucí vzdáleností rozšiřuje a nebývá již homogenně zaplněn srážkovými částicemi. Se vzdáleností se také zvyšuje pravděpodobnost výskytu útlumu ve srážkách, ležících na dráze svazku.

Aby bylo možné kvantitativně využívat radarová data pro hydrologické účely, je nutné zavést dostatečně účinné procedury eliminace nemeteorologických - především pozemních (hory, pohyb lesa ve větru) - radarových odrazů. Jednou z možností zvýšení přesnosti odhadu intenzit srážek je také kombinovat radarový odhad s pozemním měřením srážek

Problém není ovšem pouze u měření pomocí metody radarových odrazů. Jak již bylo řečeno výše, použití měřících meteorologických stanic s sebou nese také některé chyby. Sebelepší interpolace hodnot stanic nemůže zahrnout skutečnost, že jde pouze o odhad velmi omezený hustotou stanic (v současné době přibližně desítky stanic pokrývajících území republiky při hodinových měřeních a stovku při 24-hodinovém měření). Tato hustota je stále menší než vzdálenost, ve které se může radikálně změnit počasí.

Specifika prostředí poskytovaného GRASSem

2.1  Pracovní prostředí GRASSu

Pracovní prostředí instance GRASSu se skládá ze čtyř komponent, z nichž první dvě (příkazový řádek a grafické rozhraní) se týkají rozhraní pro spouštění příkazů z interpretu GRASSu, třetí (grafický monitor) popisuje standartní grafickou prezentační vrstvu a poslední (externí rozhraní) vysvětluje vstupní rozhraní pro komunikaci s vnějšími programy :

Příkazový řádek

umožňuje spouštění příkazů přímým voláním. Je založen na principu klasického příkazového řádku shellu, takže je možné příkazy kombinovat, vytvářet jejich sekvence, spojovat jejich výstupy nebo je přesměrovávat do souborů. Jeho význam je ve velké síle při volání funkcí. Zvláště ve složitějších modulech jde o jedinou možnost, jak nastavit parametry příkazů, případně jak zpracovat jejich vstupy a výstupy. Je nezbytně nutný pro použití automatizovaného volání příkazů v aplikaci.

Grafické rozhraní

Tcl/Tk je nadstavba nad příkazovým řádkem umožňující pouštění příkazů výběrem z grafického menu. To je rozděleno podle kategorií funkcí (viz ) a podle přesnější specifikace určení do dalších podskupin. Jeho schopnosti se nejlépe projeví při hledání aplikací z určité oblasti, kdy výborně doplňuje dokumentaci.

Grafický monitor

je určen pro prezentaci dat, zpracování výstupů a v některých situacích také pro určité ruční vkládání vstupů myší. Systém umožňuje vytvořit až sedm monitorů (pojmenovaných x0-x6) pro porovnávání různých výsledků a zpracování výstupů. Kromě toho existují speciální monitory pro výstup do souborů (PNG).

Externí rozhraní

označuje způsob, kterým lze komunikovat s GRASSem bez použití interpretu. Jde o rozhraní k operačnímu systému, nejčastěji reprezentovanému příkazovým řádkovým interpretem (shell), ve kterém lze volat jednotlivé funkce GRASSu. Tímto způsobem mohou libovolné vnější programy spustit jeden nebo sadu příkazů GRASSu.

RaMSES - analýza a návrh

Tato a následující kapitoly se věnují tvorbě výsledného geografického informačního systému RaMSES (Radar and Meteorological Stations Expert System). Omezíme se na zásadní body :

• Návrh architektury systému

• Funkční analýza

• Struktura komponent

3.1  Návrh architektury

Jako nejvýhodnější se z hlediska implementace i následné správy jeví třívrstvá architektura informačního systému. Ta je charakterizována rozdělením celého systému do těchto základních vrstev :

Databázová vrstva

se zabývá zpracováním dat, která jsou použita v informačním systému. Provádí veškeré operace nad daty (podrobněji kapitola 4) a je zodpovědná za korektní vstupy a výstupy dat. Pro databázovou vrstvu byl jako nejvhodnější GISový prostředek pro správu daných dat vybrán nástroj GRASS.

Aplikační vrstva

provádí logické zpracování dat pro komunikaci mezi databázovou a prezentační vrstvou. Podle formulací potřeb prezentační vrstvy vytváří požadavky na vrstvu databázovou a odpovědi databázové vrstvy interpretuje a upravuje na formát použitelný prezentační vrstvou. Pro aplikační (logickou) vrstvu byl vybrán programovací jazyk Python (www.python.org). Podrobný popis jazyka a jeho dokumentace jsou uvedeny například v [Lut01]. Jazyk je plně přenositelný a implementován v UN*Xu i MS Windows. Pro programy v jazyce Python lze vytvořit rozhraní s programy v jiných jazycích (C, Algol, C++, ...). Tato schopnost vytváří prostor pro komunikaci s aplikací databázové vrstvy. Je ovšem podmíněna otevřeností kódu tohoto programu - této podmínce vyhovuje právě systém GRASS. Velkou výhodou jazyka Python je rozšířené rozhraní pro publikaci na internetu použitím modulu mod_python publisher (www.modpython.org). Tento modul má výrazně vyšší rychlost oproti klasickému CGI rozhraní (přibližně 30×) a zároveň vytváří podmínky pro jednodušší práci při komunikaci s WWW rozhraním.

Prezentační vrstva

je jediná vrstva, se kterou se setkává uživatel systému. Tato vrstva komunikuje s aplikační vrstvou a využívá jejích schopností. Pro konečné zpracování a prezentaci dat bylo vybráno WWW rozhraní, které vyhovuje dvěma klíčovým podmínkám - umožňuje vytváření vhodných výstupů a současně zajišťuje prezentaci široké skupině uživatelů díky použití internetu. Vzhledem ke záměru umožnit použití co nejširší skupině uživatelů byl kladen důraz na použití takových prostředků, které nesníží výslednou kompatibilitu aplikace. Proto byl jako základní jazyk použit značkovací jazyk HTML verze 4.0. Tento jazyk je vhodný i pro zpracování objektů grafického formátu použitím značek <MAP> a <AREA>. Použití jiného jazyka (Javascript, Java) pro zpracování grafických objektů není vhodné kvůli závislosti daných funkcí na konkrétním prohlížeči WWW stránek. WWW server Apache byl vybrán vzhledem ke své všestrannosti a kvalitě, a také kvůli své schopnosti maximálně využít aplikační vrstvy jazyka Python modulem mod_python.

3.2  Funkční analýza

Cílem je vytvořit aplikaci, která je snadno dále rozšiřitelná doplněním modulů z jiných oblastí environmentalistiky. Na tomto místě se omezíme pouze na základní kroky funkční analýzy ve schematické formě :

Stručný náhled map

Přehledně zobrazí mapu stanic, mapu spojení interpolací IDW+RST a výslednou mapu srážek vzniklou spojením interpolovaných map a adjustované radarové mapy. Mapy nemusí být zobrazeny v plné velikosti. Současně umožní změnit datum a čas pro zobrazení dat. Nabídne zobrazení podrobností postupných kroků vytváření dat.

• Výběr času -> Vytvoř znovu náhled

• Změna stupně podrobnosti -> Vytvoř znovu náhled

• Označení stanice -> Zobraz podrobnosti stanice

• Výběr mapy -> Otevři pro Velká mapa

Velká mapa

Pro vybranou mapu zobrazí její plný náhled včetně. Umožní výběr výřezu mapy.

• Výběr oblasti mapy -> Otevři Podrobný výřez

Podrobný výřez

Zobrazí podrobnosti výřezu mapy použitím grafické podoby výřezu a pomocí srážkové statistiky dané oblasti.

RaMSES - správa a zpracování dat

Tato kapitola se zabývá uvedenými problémy, které můžeme souhrnně nazvat správa dat. Zde je uveden stručný popis těchto kroků spolu s popisem umístění :

Vstup dat

(4.1) je oblast zabývající se importem dat - ze sítě meteorologických stanic, z radarových odrazů a z map hranic.

Zpracování dat

(4.2, 4.3, 4.4 a ) se zabývá kroky, které vedou z původních do výsledných dat. Důraz je kladen na nejsložitější oblast - interpolační metody (4.2) pro převod bodových hodnot měřících stanic na plošné útvary.

Další oblastí je adjustace radarových dat podle dat měřící sítě jejich následné spojení (4.3). Výsledky, které získáme pomocí těchto technologií, jsou integrovány do jednoho celku (4.4).

Analýza dat

(4.5) specifikuje tu oblast operací s daty, které daná data nemodifikují, ale snaží se zjistit informace popisující daná data pro použití k přesnějším pohledům na data. Analýzy neslouží pouze k prezentaci pro uživatele, jejich výstup lze také využít pro následné zpracování dat.

Výstup dat

(4.6) je z uživatelského hlediska nejdůležitější součástí informačního systému, neboť je jeho jedinou viditelnou částí.

4.1  Import dat

4.1.1  Data měřících stanic

jsou ve formátu HTML stránky se seznamem údajů pro jednotlivé stanice. Tyto údaje jsou tvaru :

<P><A NAME="93">11451 L1STAN01 201 266 362 56 1.2 0.6 1.4 1.8</A>

Výsledným formátem je seznam bodových hodnot - sites data.

4.1.2  Data z radarových měření

jsou ve formátu RPD ( RADAR PRIMARY DATA).

• 512 bytů pevná hlavička

• Binární radarová data v poli velikosti 512×512 použitím čísel ve formátu integer. Všechny hodnoty v poli jsou vynásobeny konstantou 10, což umožňuje uložit desetinné číslo s přesností na jednu desetinu pomocí celých čísel na prostoru 2B (integer) místo 4B (float). Tento datový blok je v souboru uložen ve zkomprimované podobě pomocí programu gzip.

4.1.3  Jiné datové vstupy

Mimo tato data určená pro vlastní prezentaci hodnot jsou do systému importována data umožňující zlepšení přehlednosti prezentace nebo vložení pomocných informací pro výpočty s daty. Zde jde konkrétně o jednoduchou mapku hranic států dané oblasti.

4.1.3.1  Hranice států

Vstupní formát souboru je rastrový, a data v něm jsou reprezentována binárním polem 0 a 1 o velikosti 512×512.

Výsledná data jsou následně převedena do vektorového formátu.

Druhým krokem zpracování souboru je jeho využití pro výpočty preferenčních oblastí. Vzhledem k různé kvalitě interpolací (4.2) v oblasti pokryté měřícími stanicemi a mimo ni a také vzhledem k podobným rozdílům mezi interpolacemi a radarovými snímky jsou ve výpočtech výsledných hodnot použity různé váhy vstupů. Tyto váhy se liší podle příslušnosti daného bodu vzhledem k oblasti pokryté měřícími stanicemi a tato oblast je definována jako plocha uvnitř hranice ČR.

4.2  Interpolace měřících stanic

Tato sekce popisuje metody, které umožňují převod z bodových dat (hodnoty z měřících stanic) do rastrových dat (plochy pokrytí). Jde o několik kvalitativních změn. První z nich je rozšíření a vylepšení stávajícího systému zobrazování srážek, protože k výsledkům z radarových měření doplní i další nezávislou měřící metodu. Srovnáním obou metod dosáhne jmenovaného cíle.

Druhou změnou je významné doplnění způsobu zpracování meteorologických dat. Jde o použití existujících dat k vytvoření zcela nových dat. Z tohoto důvodu je zde této oblasti věnována větší pozornost.

4.2.1  Algoritmus Regular Spline with Tension (RST)

Tento program je určen pro interpolaci hodnot z bodových do rastrových dat popisujících výsledný povrch.

Algoritmus patří do skupiny funkcí označovaných jako splines, které plochu neprokládají skrze vstupní body, ale mezi vstupními body. Tato vlastnost znamená, že výsledná plocha nebude přesně kopírovat lokální maximum, ale díky tomu může vyrovnávat případné chyby vstupních údajů pocházejících z měřících stanic (viz 1.2). I této problematiky se týkají následující paragrafy.

Velkou výhodou programu je jeho schopnost kontrolovat stabilitu výsledné křivky. Kontrola je prováděna výpočtem hodnot ve vstupních bodech a porovnáním s hodnotami původními.Je-li tato hodnota příliš vysoká, program výpočet dokončí, ale současně je schopen doporučit nejvhodnější změnu nastavení.

4.2.1.1  Změna vzhledu výsledného povrchu - smooth a tension

Pro lepší představy vzniklé plochy a následky změn podmínek si lze výpočet připodobnit takto : Vstupní body nechť jsou pevně umístěny v prostoru, potom výsledná plocha vzniká naražením ocelového plátu na tyto body.

Výsledný vzhled plochy je určen převážně dvěma parametry - smooth a tension.

Parametr smooth popisuje spíše hladkost plochy, jeho hodnoty při originální představě vyjadřují ``tloušťku plechu''. Změna tohoto parametru proti implicitní hodnotě výsledky ovlivňovala negativně, proto byla tato hodnota ponechána.

Parametr tension určuje vzhled nastavením vlastností popisujících napětí plochy. Jeho změnou se výsledný povrch pohybuje se od vzhledu odpovídající ``pružné membráně'' při nízkých hodnotách parametru až po vzhled odpovídající ``tenkému plechu'' při vysokých.

Porovnání ukazují obrázky v tabulce 4.1 zobrazující výsledky změny parametru tension (hodnoty pochází ze dne 12.8.2002, hodinový výsledek 16-17 hodin, 107 měřících stanic) :

tension=20	tension=40	tension=80
tension=120	tension=160	tension=240

Tabulka č. 4.1: Algoritmus RST se změnami nastavení parametru tension

Z příkladu je zřejmé, že při nižší hodnotě parametru tension (20,40) výsledná mapa vytváří mírně zvlněnou plochu a tak lépe vyrovnává případné lokální extrémy, ale ve vstupních bodech neodpovídá originálním hodnotám. Se vzrůstající hodnotou tohoto parametru se plocha přibližuje vstupním hodnotám, až je podle kategorií nerozlišitelná (80,120,...). Při stále vyšších hodnotách (240,320) dochází k nesprávnému zvýraznění lokálních extrémů na úkor zbytku plochy, která se rychle blíží k průměrným hodnotám.

4.2.1.2  Ovlivnění plochy výsledné mapy maskou

Vzhledem k tomu, že vstupní body jsou rozmístěny převážně ve východní oblasti, dochází k situaci, kdy interpolace nejvzdálenějších bodů - rozmístěných na západní straně - selhává. Proto je výpočet omezen maskou , která tyto oblasti neobsahuje.

4.2.2  Algoritmus Inverse Distance Weighted (IDW)

Narozdíl od algoritmu RST (4.2.1), který se snaží nahradit vstupní sadu bodů trojrozměrnou křivkou procházející v okolí těchto bodů, tento algoritmus je založen na výpočtu hodnot jednotlivých buněk v matici rastru s použitím omezené množiny vstupních bodů.

Interpolovaný povrch je váženým průměrem náhodně rozptýlených bodů a váha přiřazená jednotlivým bodům se zmenšuje podle vzdálenosti bodů. Díky této jednoduchosti je algoritmus velmi rychlý a zvýšení počtu vstupních bodů zpomalí výpočet pouze lineárně, navíc v takové situaci se výrazně zvyšuje kvalita výsledné plochy. Výsledný interpolovaný povrch navíc prochází vstupními body.

Funkce zpracovává každou buňku ve výsledném rastru (v tomto případě 512×512 bodů) a pro jednotlivou danou buňku počítá interpolované hodnoty. Interpolovaná hodnota buňky je určena hodnotami nejbližších n vstupních bodů a vzdáleností buňky od těchto bodů.

4.2.3  Porovnání algoritmů RST a IDW

Algoritmy RST a IDW se výrazně liší způsobem výpočtu výsledné plochy a Tato rozdílnost pochopitelně vytváří také rozdíly ve výsledných datech. Cílem je proto nalezení takového způsobu propojení jejich výsledků, který by využil výhod obou. V tabulce 4.1 jsou proto uvedeny některé vybrané rozdíly mezi algoritmy.

	Algoritmus RST	Algoritmus IDW
Způsob vytváření dat	Křivka procházející mezi jednotlivými body	Výpočet hodnoty každého bodu
Bodů pro výpočet hodnoty výsledného bodu	+ Desítky až stovky	- Několik málo desítek
Vzdálenost od vstupu	- Až desítky procent	+ Nulová
Schopnost vyrovnat chybné vstupy	+ Ano	- Ne
Plynulost přechodů	+ Ano	- Ne
Rychlost výpočtu	- 30...45 s	+ 10...20 s

Tabulka 4.1: Srovnání algoritmů RST a IDW

Jedním z faktů, které ale z těchto výsledků neplynou, je schopnost algoritmu RST mnohem lépe pokrývat oblast, ve které nejsou žádné měřící stanice, protože zatímco algoritmus IDW využívá pouze několika málo měřících stanic (konkrétně 24), algoritmus RST využije desítek stanic.

Obrázky v tabulce 4.2 je možné porovnat výsledky obou interpolací u hodinových úhrnů ze tří po sobě jdoucích měření. Pro lepší znázornění byla z výsledné mapy odečtena plocha České republiky. Jak je z těchto obrázků zřejmé, v některých případech algoritmus IDW vytváří mapy nepřesné, v horším případě dokonce mapy nespojité.

	12-13 h	13-14 h	14-15 h
RST
IDW

Tabulka č. 4.2: Srovnání algoritmů RST a IDW vně oblasti měřících stanic

Naopak při zpracování výsledků v oblasti pokryté měřící sítí algoritmus IDW vytváří mapu, která přesně kopíruje vstupní hodnoty. Díky této skutečnosti je algoritmus výrazně použitelnější pro oblast pokrytou sítí měřících stanic a je schopen lépe vystihnout drobné lokální odchylky (vyšší nebo nižší srážkový úhrn). Podobně jako v předchozím případě se soustředíme pouze na určitou oblast, v tomto případě plochu České Republiky.

Z přehledu obrázků v tabulce 4.3 vyplývá lepší schopnost algoritmu IDW popsat oblasti lokálních odchylek od průměru, a to nejen ve vrcholcích, ale i v místech s nulovými srážkami.

	11-12 h	14-15 h	17-18 h
IDW
RST

Tabulka č. 4.3: Srovnání algoritmů RST a IDW uvnitř oblasti měřících stanic

4.3  Adjustace radarových map

Dalším krokem, který je potřeba provést před vytvořením cílových dat, je korektní nastavení mapy vzniklé metodou radarových odrazů. Radarová měření - oproti měření sítí meteorologických stanic - vytváří srážkovou mapu okamžitě bez nutnosti interpolace bodových dat. I přes velmi dokonalou technologii je radar mnohdy zatížen chybou s koeficientem 3-5 (viz 1.4.2), která brání přesné kalibraci map vytvořených radarem.

Proto se používá takzvaná adjustace radarových map, při které jsou hodnoty bodů v mapě vynásobeny konstantou spočítanou porovnáním hodnot map vytvořených interpolací měřících stanic proti hodnotám vzniklých radarovým měřením. Postup je komplikován dvěma hlavními problémy :

• Zřejmý problém tohoto výpočtu je nalezení správné reprezentativní hodnoty v mapách. Možností je použít maximum hodnot (dává chybné výsledky při chybě měřící stanice), další je součet hodnot, medián hodnot nebo jiné komplikovanější metody.

• S tím souvisí druhý, méně zřejmý problém, a tím je nutnost počítat nad stejnou oblastí. Interpolace pro oblasti vzdálené měřícím stanicím může dávat výsledky odlišné až o několik řádů

1. Cílem prvního kroku je vytvoření map s odpovídajícími plochami, aby srážková plocha radarových měření byla stejná jako plocha po provedení interpolace filtrací interpolované mapy podle radarové mapy.

2. Protože pomocí měřících stanic nelze dostatečně kvalitně určit hodnoty v místech ležících mimo oblast pokrytou sítí stanic, je území, nad kterým se provádí adjustace, zúženo na plochu ČR.

3. Po nalezení odpovídajících ploch je zjištěn multiplikační koeficient. Jako reprezentativní hodnoty byly použity globální součty map, tj. součet hodnot všech bodů mapy.

	9 h	12 h	15 h
ČHMÚ
GRASS
ČHMÚ :GRASS	0.977	0.858	0.950

Tabulka č. 4.4: Srovnání adjustace z ČHMÚ (ř.1) a vytvořené GRASSem (ř.2)

Adjustaci radarových měření provádí současně také ČHMÚ, kde je kromě jiného způsobu výpočtu adjustace použita i jiná metoda výpočtu. Jak je zřejmé i z grafické prezentace obrázků v tabulce 4.4 jde o velmi podobné výsledek, protože odchylka je v porovnání s chybami vstupních dat (i řádovými) takřka zanedbatelně malá.

Vzhledem k použití interpolací nelze určit, který výsledek je přesnější, zda původní pocházející z ČHMÚ, nebo vypočítaný použitím GRASSu.

4.4  Propojení mapových vrstev

Důvodem pro integraci mapových vrstev jsou rozdíly v kvalitě zpracování jednotlivých oblastí původních mapových vrstev, které brání nalézt nejlepší mapovou vrstvu (např. 4.2.3). Proto se snažíme nalézt takové spojení originálních vrstev, které využije jejich výhody a kvality a potlačí nevýhody a chyby.

Jak je zřejmé například z 4.2.3, kvality vrstev se mohou lišit podle určitých oblastí. Proto je třeba mapu rozdělit a určit různé poměry použitých vrstev podle takto vzniklých území. Přitom se vytváří problém přechodových oblastí, ve kterých je třeba navázat plochy vzniklé různými metodami. Vyřešit propojení dvou rozdílných oblastí současně znamená testování různých nastavení v sousedních oblastech a určitá omezení na použité mapové vrstvy.

4.4.1  Integrace RST+IDW, stanice+radar

Pro spojení výsledků interpolací meteorologických stanic byla mapa byla rozdělena na dvě oblasti - oblast měřících stanic a oblast mimo měřící stanice. Důvodem tohoto způsobu rozdělení je různá kvalita výsledků interpolačních metod právě v těchto územích. Testováním byly vybrány jako nejvhodnější koeficienty (v poměru RST:IDW) pro vnitřní oblast 1:2 a pro vnější oblast 3:2.

Při spojení výsledků měřících stanic a radaru bylo testováním určeno opět rozdělit mapy podle oblasti, kterou pokrývají měřící stanice. Důvodem byla skutečnost, že mimo tuto oblast dávají i spojené interpolační metody velmi odlišné výsledky a jejich použití je velmi omezené, naopak uvnitř této oblasti je jejich použití přesnější. Proto byly tyto koeficienty nastaveny (v poměru radar:stanice) pro vnitřní oblast 1:2 a pro vnější oblast 5:1.

4.5  Analýzy map

V projektu je kromě analýz nutných pro zpracování některých dat (adjustace radarových měření - 4.3) použita pouze jedna významná analýza a to při výpočtu procentuálního přehledu vybraného výřezu.

4.6  Export map

V této sekci popíšeme jednak obecné principy exportu map, jednak způsob specifický pro tvorbu PNG map z GRASSu. Poslední části uvádí příklady tohoto postupu.

4.6.1  Základní způsob tvorby map

Prvním krokem tvorby map je jejich export z GRASSu do systémového prostředí. Nejjednodušším způsobem exportu je použití funkcí typu .out. a následný převod do cílového tvaru (například použitím unixového programu convert).

Pro následný převod na rozhraní WWW přichází v úvahu tyto tři výstupní formáty : GIF, JPEG a PNG . Pro účely tohoto projektu byl vybrán formát PNG.

4.6.2  Tvorba map ve formátu PNG použitím grafického monitoru

Systém GRASS umožňuje i výrazně efektivnější způsob exportu map. Je jím použití virtuálního grafického monitoru. Tento monitor funguje podobně jako standartní monitor, ale místo zobrazování na obrazovku počítače vytváří virtuální obraz, který je po uzavření uložen do definovaného souboru. Tento princip lze naznačit ve třech krocích :

1. Prvním krokem je otevření monitoru.

2. Vytvoření mapy použitím libovolné sekvence zobrazovacích příkazů.

3. Uzavření monitoru a uložení mapy do souboru.

Zvláště poslední výhoda je důležitá pro vhodnou prezentaci. Díky této možnosti totiž lze do jedné mapy současně zaznamenat více informací a v rámci exportu například zobrazit mapu, do ní zakreslit obrysy hranic (států, povodí, ...) a nakonec doplnit legendu s popisem prezentace hodnot v mapě.

RaMSES - implementace

Koncovou fází této práce je realizace vlastního projektu. Kapitola je rozdělena na několik sekcí, které navazují na jednotlivé problémy nastíněné v kapitole 3 :

Vstupní podmínky

popisují některé dané podmínky.

Prezentace

je provedena několika spojitými WWW stránkami podle 3.2.

5.1  Vstupní podmínky

Pro účely implementace a testování systému byla použita data z jednoho vybraného dne. Datum 12.8.2002 - den nejvyšší srážkové aktivity v době povodní v létě roku 2002 - bylo vybráno z několika základních důvodů :

• Díky vysokým hodnotám srážek se případné chyby a odchylky projeví již v době testování postupů.

• Kompaktní pokrytí území umožní nalézt problémy v přechodových oblastech, které vznikají spojením různých druhů dat (4.3, 4.4).

• Zmírnění srážek v odpoledních hodinách umožňuje testovat schopnost nalézt postupy pro přesné nalezení hranic srážkové oblasti v době nižších srážek.

5.2  Prezentace

Popíšeme konkrétní prezentaci jednotlivých kroků Funkční analýzy uvedené v Návrhu (3.2) a schopnosti jednotlivých stavů aplikace. Ukázky lze nalézt na přiloženém CD-ROM.

5.2.1  Stručný náhled map

Zobraz stručný náhled map

Obrázek č. 5.1: Stručný náhled map

5.2.2  Velká mapa a podrobný výřez

Zobraz velkou mapu

Obrázek č. 5.2: Velká mapa

Zobraz podrobný výřez

Obrázek č. 5.3: Podrobný výřez

Obrázek č. 5.4: Přehled vzniku výsledných dat

Závěr

Jak je ukázáno v textu, výsledky práce potvrzují správnost volby technologií i postupů při vývoji aplikace.

Vývoj a testování systému probíhalo na datech ze dne 12.8.2002. Hodnoty z tohoto data - dne nejvyšší srážkové aktivity v době povodní v létě roku 2002 - poskytují optimální podmínky pro testování.

Důležitým prvkem práce je i srovnání výsledků s výstupy vytvořenými stávajícími metodami v rámci výzkumů ČHMÚ bez využití nástrojů systému GRASS. Testování ukázalo, že výsledky jsou výborně korespondují a není vyloučeno vyšší přiblížení reálným hodnotám využitím opravných metod a kombinovaných výpočtů. Použité technologie navíc zajistily několikanásobné zrychlení některých kroků. Současně se očekává, že systém bude nasazen v ČHMÚ.

Při tvorbě systému byl kladen důraz na jeho modularitu, díky které lze systém rozšiřovat o další komponenty určené pro zpracování jiných environmentálních oblastí. Příkladem takového rozšířením může být modul pro zpracování povětrnostních podmínek nebo odhad šíření znečištění vodním tokem.

Jiným zajímavým směrem pro rozšíření produktu, je počítání změny stavu hladiny spodní vody. Této schopnosti můžeme dosáhnout doplněním datové vrstvy o hydrologická data aktuálních průtoků na řekách a vrstvy vyjadřující odpařování vody. Díky takto vypočítaným hodnotám lze současně kontrolovat jak schopnost krajiny přijímat srážky bez rizika povodní, tak eliminovat situace vzniklé kritickým úbytkem spodní vody.

Texty

• Texty a informace kapitoly 1.2 jsou částečně převzaty z [CHM00].

• Informace kapitoly 1.3 jsou převzaty ze článku [Krá02], kde je také možné nalézt další podrobnosti spolu s názornými ukázkami a fyzikálními modely chování radarových odrazů.

• Text kapitoly 1.4.2 pochází částečně z [Krá02].

• Podrobný teoretický popis algoritmu Regular Spline with Tension a odvození se nachází v [MM93] a v [CHS02].

Literatura

1. [CHS02] T. Cebecauer, J. Hofierka, and M. Sri. Processing digital terrain models by regularized spline with tension: tuning interpolation parameters for different input datasets, chapter pages 657-669. -, 2002.
2. [CHM00] ČHMÚ. Základní informace o činnosti meteorologických stanic a observatoří. Dostupné na http://www.chmi.cz/meteo/opss/stanice.html, 2000.
3. [Krá02] J. Kráčmar. Meteorologické radiolokátory. Dostupné na http://www.chmi.cz/meteo/rad/rad_inf.html, 2002.
4. [Lut01] M. Lutz. Programming Python. O'Reilly, 2001.
5. [MM93] H. Mitasova and L. Mitas. Interpolation by regularized spline with tension: I. Theory and implementation, chapter pages 641-655. -, 1993.

Copyright (C) VŠB - TU Ostrava, Institut geoinformatiky, 2001-3. Všechna práva vyhrazena. 
V případě, dotazů, komentářů, připomínek kontaktujte www-gis.hgf@vsb.cz
Tato stránka byla naposledy aktualizována: 29.03.2006 16:16
Stránky jsou optimalizovány pro Microsoft Internet Explorer v. 5.0 a vyšší.
Jsou vytvářeny v programovém prostředí FrontPage 2003.