基于WebGIS和Cesium的土壤重金属污染数据管理与评价系统设计与实现.pdf

中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 9 基于 WebGIS 和 Cesium 的土壤重金属污染数据管理与评价系统设计与实现 汪仁吉 刘有刚 王 健 饶德舟 胡天成 湖北省地质局第六地质大队，湖北 孝感 432000 摘要：摘要：论文收集整合了研究区土壤调查采样数据，以土壤环境质量标准为依据，对土壤调查数据进行了土壤污染风险评价，并依据系统需求对数据库表进行规范化的设计，在此基础上建立土壤污染信息数据库。将数据库中的空间数据通过 GeoServer 发布地图服务；并基于地图服务 REST API 的调用，采用 Vue.js 前端技术集成 Cesium地图开发技术，开发土壤污染模块，实现研究区土壤污染评价数据的空间展示与属性查询功能；并使用 Vue.js集成 Echarts 技术开发动态图表统计模块，实现土壤污染数据的动态图表统计。集成基础图层控制模块与土壤污染模块，开发基于 WebGIS 的土壤重金属污染数据管理与评价系统。关键词：关键词：WebGIS；土壤污染；可视化；Cesium 中图分类号：中图分类号：P20 0 引言 随着社会经济的快速发展，在相对薄弱的自然环境保护意识下，工业化带来了一系列的土壤污染问题。其中，最为严重的污染物是重金属，主要包括汞、镉、铅、铬、铜、镍与锌等。目前已有一些研究人员基于WebGIS建立了土壤污染信息管理系统。随着计算机技术的高速发展，基于3D 技术与 GIS 技术结合而成的三维 WebGIS 已成为 GIS发展和环境信息化管理的一个重要方向。因此，本论文研究依据土壤重金属污染数据和土壤环境质量评价标准，设计实现土壤重金属污染评价数据管理与评价系统。1 系统设计 1.1 系统需求 本系统需要实现基于WebGIS的土壤重金属污染数据管理与评价系统，因此系统主要需要实现土壤污染相关数据的展示与动态图表统计的功能需求。在地图展示方面，为了能和地图有更好的交互感，需要实现地图缩放、图层数据控制以及空间属性查询，包括与其它辅助数据的图层简单的对比分析；在动态图表统计方面，为土壤重金属污染数据提供了自定义图表统计的参数，便于用户快速获得为后续土壤污染分析、研判所需要的结果。、1.2 架构设计 系统采用 B/S 的 WebGIS 架构，将土壤重金属污染数据管理与评价系统架构分为五层：设施层、数据支撑层、服务与传输层、应用展示层与用户层，如图 2.1所示。其中设施层是系统的基础硬件支撑层，包括 Web发布服务器、地理数据服务器等；数据支撑层是负责系统底层数据的收集、加工处理与存储入库，将主要的土壤污染数据、测量数据与其它相关数据整理入库；服务与传输层是从服务器端调取各种服务与数据资源提供给客户端的开发与应用，服务主要包括 Geoserver提供的 WMS 服务、WFS 服务、矢量与栅格数据服务，Cesium 所在服务器提供的 WebGL 封装、3D 模型加载、矢量数据解析与场景动态渲染服务等；应用展示层主要通过 VUE.Js、ES6、Cesium.js、ECharts 等技术实现图层控制、属性查询、图表统计与三维场景控制等操作；用户层主要划分了系统面向的不同对象，包含系统管理员、生态环境部门与农业部门的相关人员以及其他人员。2 土壤重金属评价 2.1 土壤重金属评价标准 2018 年 8 月 1 日，土壤环境质农用地土壤污染风险管控标准（试行）（GB15618-2018）正式开始实施，取代了 1995 年国家颁布的土壤环境质量标准，目前土壤的污染风险评价依据的都是这个标准。中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 10 图 1 土壤重金属污染数据管理与评价系统框架图 2.2 土壤重金属评价方法 本系统采用四种目前应用广泛的方法对土壤重金属进行评价，并且基于 AHP（层次分析法）提出一种新的土壤评价方法综合权重法。2.2.1 单项污染指数法 单项污染指数法通过国家相关标准中的土壤污染风险筛选值和管制值对单项指标进行评价分析，直观清楚的反映单个重金属元素相对于标准中的背景值的变化情况。2.2.2 内梅罗综合污染指数法 内梅罗指数是一种兼顾极值或称突出最大值的计权型多因子环境质量指数。有利于加权法过程中主观权系数的影响消除以及克服均值法中污染平均分担的缺陷，对于采样区域重金属污染的整体情况有一个清晰直观的反映，是土壤重金属污染评价方法中较为重要的一种。计算公式如下：P综=(Pimax)2+(P均)22(1)式中：P综为土壤重金属元素内梅罗综合污染指数；Pimax为土壤重金属单项污染指数中的最大值；P均为土壤各重金属单项污染指数的平均值。2.2.3 地累积污染指数法 地累积指数法是在单因子指数法基础上进行计算的一种土壤污染评价方法。它可以定性评价单一重金属的污染水平，这种方法考虑了地区的背景差异，更能反映土壤的人为污染程度。计算公式为：Igeo=log2CiK Bi(2)式中：Igeo为地累积污染指数；Ci是土壤中重金属 i 在实际采样中得到的数据，单位：mg/kg；Bi为国家标准中重金属 i 的风险筛选值，单位：mg/kg；K 为地球化学常数，取值 1.5。2.2.4 潜在生态风险指数法 潜在生态风险指数法能够反映出环境中各种重金属的毒害效应，给重金属污染治理提供参考。不同重金属对生物的有害效应由毒性系数反映，各重金属毒性响应系数推荐值：Zn=1、Cr=2、Cu=Ni=Pb=5、As=10、Cd=30、Hg=40。潜在生态风险指数计算公式：Ei=TiCiBi(3)RI=Ei(4)式中：Ei为土壤重金属 i 的潜在生态风险指数；Ci为土壤中重金属 i 在实际采样中得到的数据，单位：mg/kg；Bi为国家标准中重金属 i 的风险筛选值，单位：mg/kg；Ti为重金属 i 的毒性响应系数；RI 为所有金属的总生态风险。2.2.5 基于 AHP（层次分析法）的综合权重法（1）建立层次结构模型 将土壤重金属污染等级评定分为 3 个层次，最上层为目标层 A，即对土壤的污染程度进行等级评定，最下层为方案层，有 4 个方案供选择，中间层为准则层，有土壤重金属含量平均值 C1、土壤重金属毒性响应系数 C2、重金属变异系数 C3 和重金属元素间的相关性C4 四个主要因素，构造的层次模型如图 32：图 2 土壤污染评级层次结构模型图（2）标度确定和构造判断矩阵 通过各因素之间的两两比较确定合适的标度。此过程需要结合专家打分最终得到判断矩阵表格。设第 中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 11 表格 1 准则层对目标层判断矩阵表 土壤污染评级 含量平均值 毒性响应系数 变异系数 元素相关性 含量平均值 1 1/2 5 2 毒性响应系数 2 1 6 3 变异系数 1/5 1/6 1 1/2 元素相关性 1/2 1/3 2 1 表格 2 判断矩阵 A 计算结果表 AHP 层次分析结果 项 特征向量 权重值 最大特征根 CI 值 含量平均值 1.4953 0.2953 4.0247 0.0082 毒性响应系数 2.4495 0.4837 变异系数 0.3593 0.071 元素相关性 0.7598 0.15 二层准则层对目标层的判断矩阵为：A=(aij),i,j=1,4(5)其中 aij表示 Ci和 Cj对目标 A 的影响之比，且有aij=1/aji，由第二层准则层对目标层构造的判断矩阵如下表 3.1。第三层方案层对准则层的每一个准则的判断矩阵设为 Bk(k=1,4)，其中的元素是评价方法 Pi与 Pj对于准则 Ck的优越性的比较尺度。（3）特征向量，特征根计算和权重计算 由第二层的构造矩阵 A 算出权向量，同时得到最大特征根值（CI），用于下一步的一致性检验使用。（4）一致性检验分析 一致性检验使用 CR 值进行分析，CR 值小于 0.1则说明通过一致性检验，反之则说明没有通过一致性检验。表格 3 判断矩阵 A 一致性检验结果表 一致性检验结果 最大特征根 CI 值 RI 值 CR 值 一致性检验结果 4.0247 0.0082 0.882 0.0093 通过（5）结果分析 计算某一层次所有因素对于最高层（总目标）相对重要性的权值，称为层次总排序，基于指标层次单排序与方案层次总排序后，对于土壤重金属污染等级最好的方案为潜在生态风险指数，其量化得分为0.7922。（6）综合权重法 由以上计算各方案对目标的组合权向量的，组成的矩阵为 =0.16340.1250.14290.12340.58120.1250.14290.21940.16340.1250.57140.04670.09190.6250.14290.61050.29530.48370.0710.15(6)对用单项指数法、内梅罗综合污染指数法、地积累指数法和潜在生态风险指数法计算所得的土壤重金属污染等级的结果分别记为 P1、P2、P3、P4，则该地区土壤的最终污染等级为：=0.0781+0.3712+0.4223+0.7924 4 系统实现与应用 4.1 基础功能模块 基础功能模块主要是为数据成果展示提供如底图加载、显示、缩放、移动、复位、显示控制等基础功能的模块。场景元素提供世界首都、中国省名等图层加载，各类地形则是根据各省份 30m 高程 dem 数据资源生成加载。4.2 测量及分析工具模块 在三维世界中测量的距离包括空间距离、地表距离、投影距离、投影面积等一系列测量。测量功能的存在有助于精确数据，为后续重金属污染治理提供帮助。分析工具包括简单的点、线、面缓冲区建立，等高线绘制、淹没分析等。4.3 数据检索模块 数据检索模块实现了属性查询、拉框查询、点击查询三种查询方式。首先利用 GeoServer 发布的图斑WFS 服务，通过 url 的 rest 请求，构造属性查询和空间查询形式，获取 geojson 数据源；然后调用 Cesium API 的 Cesium.GeoJsonDataSource.load 加载 geojson数据源渲染展示；最后监听地图点击事件，获取矢量数据的属性，显示在气泡窗口。4.4 数据管理与图形绘制模块 数据管理模块能够实现对采样点的增删改，并将其同步到 PostgreSQL 数据库。在数据完成更新后，自动刷新动态图表，完成数据可视化渲染任务。数据管中文科技期刊数据库（全文版）工程技术 12 理模块有利于我们实时、准确掌握采样点信息，对错误录入的数据进行修改。在点选样本数据时，气泡窗口除了展示样本点信息外，提供了样本点新增、修改属性、删除按钮。图形绘制模块提供贴地点、线、面、圆等的绘制功能。4.5 数据评价及图表可视化 数据评价功能模块是在评价项目与评价方法、评价因子等参数选定的情况下展示采样点评价结果的专题图。图表可视化该窗口共有三种图表统计的类型，每一种类型统计的属性纬度与图表样式均有不同。结合三种类型的土壤污染数据的动态统计图类型，用户能够更直观明了地获取该地区土壤污染的特性，如主要的污染物类型、污染较严重的地区与污染的趋势是否增加等信息，为今后该地区的土壤利用方式的管理与污染风险的管控提供决策上的帮助与支持。4.6 环境及场景功能模块 环境设置功能模块包括光照、大气层、雾、雨、雪、云图、恒星星座等环境设置的开关。向场景里添加天气粒子，可以增加真实感，有利于数据分析、效果展示。场景工具模块包括鸟瞰图、比例尺、场景信息、经纬网格的开关。鸟瞰图的观察可以从整体上勘测对象，观察全面，视野开阔。比例尺表明了地图的精细程度，并表示出地图上两点之间的距离。经纬网格有利于我们确定要素位置。5 结语 本论文整合土壤污染数据，并基于 Vue.js 的前端开发技术，采用 GeoServer 与 ECharts 技术来实现农田土壤污染数据的可视化与动态图表统计，同时采用Cesium 开发技术实现土壤污染的三维可视化，建立了基于 WebGIS 的土壤重金属污染数据管理与评价系统，实现了土壤污染数据可视化与属性查询功能、土壤污染数据动态图表统计功能与土壤污染评价数据专题图功能，为环保、农业或其它相关部门的人员提供土壤的污染评价、土壤污染的动态图表统计等功能，为土壤污染防治、预警、修复治理以及相关政策提供帮助和支持。参考文献 1黄昌勇,徐建明.土壤学M.2 版.北京:中国农业出版社,2011.2Wu Q,Zhang X,Liu C,et al.The de-industrialization,re-suburbanization a-nd health risks of brownfield land reuse:Case study of a toxic soil event in Changzhou,ChinaJ.Land Use Policy,2018(74):187-194.3Qu C,Shi W,Guo J,et al.Chinas soil pollution control:Choices and ch-allengesJ.Environmental Science&Technology,2016(50):13181-13183.4吕志强.基于 HTML5 轻量级 WebGIS 平台的土壤重金属 污 染 可 视 化 评 价 系 统 研 究 D.杭 州:浙 江 大学,2017.作者简介：作者简介：汪仁吉（1997），汉族，安徽池州人，硕士研究生，研究方向为网络地理信息系统。