6. Bố cục đề tài, luận văn
3.2.3. Giải pháp tích hợp các thông tin theo thời gian
Trong GIS, mô hình cơ sở dữ liệu không gian (spatial model) theo thời gian (time series) đã được nghiên cứu. Cụ thể trong với ArcGIS, một mô hình dữ liệu không gian quản lý các dữ liệu không gian theo chuỗi thời gian đã được xây dựng để mô tả hệ thống thu thập dữ liệu theo thời gian là mô hình ArcHydro. ArcHydro là mô hình cụ thể mô tả quản lý các thông tin về lưu vực, hệ thống mạng sông, các trạm đo đạc thu thập số liệu về mực nước… phục vụ công tác giải các bài toán về lũ lụt. Mô hình này cũng đã được ứng dụng thử nghiệm trong dự án “Xây dựng hệ thống thông tin địa hình - thủy văn cơ bản phục vụ phòng chống lũ lụt và phát triển kinh tế xã hội vùng đồng bằng sông Cửu Long” để tích hợp hệ thống thông tin địa lý (GIS) và hệ thống thông tin thủy văn (HIS).
Ý tưởng mô hình được xây dựng một cơ sở dữ liệu không gian có thêm thành phần chuỗi thời gian là sử dụng để mô tả thông tin trong một hình khối 3 chiều với các trục: biến số, không gian, và thời gian. Trục X mô tả những gì đã được ghi lại một đối
31
tượng cụ thể nào đó dưới dạng 1 biến số, trục không gian mô tả nơi mà nó đã được ghi lại và trục thời gian mô tả khi nó được ghi lại. Một điểm trong khối lập phương biến số - không gian - thời gian đại diện cho một giá trị đo lường của một đối tượng tại một thời điểm nào đó và mặt phẳng cắt qua khối cung cấp cho một tập các phép đo theo chuỗi thời gian của một đối tượng. Sử dụng mô hình khái niệm này, người ta có thể trích xuất một loạt các bộ dữ liệu theo chuỗi thời gian bằng cách chỉ chọn một phần của khối lập phương biến số - không gian - thời gian.
Hình 3.2. Mô hình chuỗi thời gian
Mô hình khái niệm của chuỗi thời gian trong GIS cung cấp một mô hình chung mà có thể được áp dụng để giải quyết nhiều vấn đề khi tích hợp không gian và thời gian trong một hệ thống GIS. Ví dụ như dữ liệu chuỗi thời gian được phổ biến trong hệ thống thông tin thủy văn (HIS) là thông tin thủy văn trong cơ sở dữ liệu.
Trong một cơ sở dữ liệu GIS, có 3 dạng dữ liệu có thể được thu thập theo thời gian như sau: TSDateTime FeatureID TSType TSValue TSType Table Feature Class (point, line, area)
32
Dữ liệu thuộc tính
Dữ liệu đối tượng địa lý dạng vector
Dữ liệu ảnh hoặc đối tượng địa lý dạng raster
Time Series Feature Series
Raster Series Attribute Series Time V ar ia b le y t x
Hình 3.3. Mô hình tích hợp thông tin theo chuỗi thời gian
Để mô tả các dữ liệu theo chuỗi thời gian, trong mô hình sẽ bổ xung thêm một biến số (variable type) và có kiểu là chuỗi thời gian (time series type). Biến số mô tả những gì một tập hợp các phép đo theo thời gian và kiểu chuỗi thời gian mô tả cách thông tin này được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu không gian. Theo mô hình phân cấp (hierarchical model), loại biến ở trên được mô tả là kiểu chuỗi thời gian và cho phép biến có thể lưu giữ bất kỳ các loại chuỗi thời gian. Ví dụ, ta có thể lưu trữ biến "lượng mưa trung bình hàng tháng" như là một dạng kiểu số liệu chuỗi thời gian, là được gán cho các đối tượng kiểu thuộc tính, vector hoặc raster. Sau đây là thiết kế cụ thể cho việc đối tượng địa lý được gán thông tin về chuỗi thời gian.
Khái niệm “Kiểu chuỗi thời gian - time series type” : Là mô tả cho một dãy các bản ghi được ghi nhận các giá trị theo thời gian và được đánh theo 3 trường là giá trị, chỉ số và thời gian (TSValue, TSTypeID, TSDateTime). Kiểu chuỗi thời gian sẽ không
33
quan hệ trực tiếp với các thông tin không gian, nhưng nó có thể liên kết với các đối tượng không gian qua 1 bảng trung gian. Một tập các bản ghi về chuỗi không gian có thể được liên kết đến một hoặc nhiều các đối tượng không gian trong quan hệ một - nhiều giữa các bản ghi chuỗi thời gian và các đối tượng không gian. Bảng trung gian là cần thiết để loại trừ quan hệ nhiều - nhiều giữa thông tin chuỗi thời gian và các đối tượng không gian (theo lý thuyết cơ sở dữ liệu quan hệ).
* Bảng thuộc tính theo chuỗi thời gian
Đây là bảng (table) để liên kết giữa các thông tin theo chuỗi thời gian với các đối tượng địa lý (Theo chỉ số đối tượng - FeatureID), bao gồm các bản ghi dữ liệu theo chuỗi thời gian được lập chỉ mục (index) theo các trường của biến (tức là TSValue và TSTypeID), thời gian (TSDateTime) và không gian (FeatureID). Bảng được thiết kế để lưu trữ các đối tượng không gian tĩnh với các dữ liệu thuộc tính theo thời gian. Thiết kế này có thể sử dụng để lưu trữ các điểm quan sát tại các địa điểm cố định như dòng chảy, chất lượng nước .v.v. tại các đối tượng địa lý như trạm đo. Một đối tượng không gian có thể liên quan đến một hoặc nhiều bản ghi chuỗi thời gian, nhưng một giá trị theo thời gian chỉ được liên quan đến một đối tượng. Như vậy, đối tượng không gian và chuỗi thời gian có liên hệ trong một mối quan hệ một-nhiều (1- n).
Hình 3.4. Bảng thuộc tính theo chuỗi thời gian
Feature Class (HydroID)
Attribute Series Table (FeatureID)
34
* Đối tượng raster theo chuỗi thời gian
Đối tượng kiểu raster chuỗi thời gian (Raster series time series type) phản ánh 1 tập các đối tượng raster được đánh chỉ số theo biến số (TSTypeID) và thời gian (TSDateTime). Các đối tượng raster được thu thập và lưu trữ trong thư mục ảnh (Raster Catalog) và có 2 trường chỉ số là TSTypeID và TSDateTime. Sử dụng đối tượng raster theo chuỗi thời gian, các đối tượng không gian được thu thập liên tục theo các vòng lặp về thời gian. Ví dụ như bản đồ về lượng mưa trung bình, ảnh vệ tinh có thể được lưu trữ là một tập các file raster và chúng được lưu trữ trong một thư mục raster (Raster Catalog).
Hình 3.5. Đối tượng raster theo chuỗi thời gian
* Đối tượng vector theo chuỗi thời gian
Đối tượng kiểu vector chuỗi thời gian (Feature Series time series type) phản ánh một tập các đối tượng không gian dưới dạng vector (điểm, đường, vùng) có sự thay đổi về các thông tin không gian (hình dạng, kích thước ...) theo thời gian, được tổ chức lập chỉ mục theo biến số (TSValue and TSTypeID), thời gian (TSDateTime) và vị trí phụ thuộc thời gian (shape). Các đối tượng raster được thu thập và lưu trữ trong thư mục
35
ảnh (Raster Catalog) và có 2 trường chỉ số là TSTypeID và TSDateTime. Các đối tượng vector theo chuỗi thời gian được thiết kế để lưu trữ các đối tượng không gian có sự thay đổi về hình dạng hoặc vị trí theo thời gian. Ví dụ các đối tượng như vậy là vùng ngập lũ theo từng giờ, phản ảnh bằng một chuỗi các đối tượng vector dạng vùng. Kiểu
“Vị trí phụ thuộc thời gian (shape)” mô tả về vị trí và giới hạn của các đối tượng không gian bị biến đổi theo thời gian. Các đối tượng thuộc ”Đối tượng vector theo chuỗi thời gian” là duy nhất vì kiểu chuỗi thời gian đã chứa 1 đối tượng dạng vùng.