Visualization and analysis of WWLLN network data on the territory of the Altai-Sayan region using Web-GIS

Belikova Marina Yur'evna Senior Lecturer of the Department of Physics and Informatics, Gorno-Altai State University 649000, Russia, respublika Altai, g. Gorno-Altaisk, ul. Lenkina, 1 BelikovaMY@yandex.ru Other publications by this author     Karanina Svetlana Yur'evna PhD in Physics and Mathematics Associate Professor, Department of Physics and Informatics, Gorno-Altai State University 649000, Russia, respublika Altai, g. Gorno-Altaisk, ul. Lenkina, 1 krechetovas@yandex.ru Other publications by this author     Karanin Andrei Vladimirovich PhD in Geography Associate Professor of the Department of Geography, Gorno-Altai State University 649000, Russia, g. Gorno-Altaisk, ul. Ul. Lenkina, 1 vedmedk@bk.ru

Glebova Alena Viktorovna Senior Lecturer, Department of Physics and Informatics, Gorno-Altai State University 649000, Russia, respublika Altai, g. Gorno-Altaisk, ul. Lenkina, 1 glebova-alena-1991@yandex.ru Other publications by this author

Введение

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).

Заключение

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.