摘  要： 為滿足對水土流失相關數據高效存儲與管理的需求以及支撐水土流失評價業務，需要建立高效的水土流失評價空間數據庫。首先介紹了建立水土流失評價空間數據庫的關鍵技術（ArcGIS空間數據庫引擎（ArcSDE）和Oracle），接著從數據內容、系統架構、建設原則、數據存儲等方面詳細闡述了該空間數據庫的設計與實現，最后介紹了數據的檢查及入庫工作。實踐表明，建立的數據庫實現了對水土流失評價相關數據的高效存儲與管理，可滿足實用需求。

　　關鍵詞： 空間數據庫引擎；空間數據庫；水土流失評價；數據庫設計

0 引言

　　水土保持是生態環境建設的核心內容，是實現經濟和社會可持續發展的重要保障。水土流失預防與治理是水土保持的基本措施，分別針對尚未發生和已經存在水土流失的地域，水土流失評價是其中的先導性工作，對提升水土流失防治的決策水平具有重要意義[1]。與水土流失有關的數據是水土流失評價的依據，數據庫建設與管理的水平直接決定這項工作的可靠性與效率。

　　本文依托國家十二五科技支撐計劃課題“南方紅壤水土保持評價與決策”（2013BAC08B02），以福建省長汀縣為實證研究區域，針對水土流失評價數據的特點，集成ArcGIS空間數據庫引擎（ArcSDE）和Oracle數據庫技術，設計與建立了支撐水土流失評價的大型專題數據庫，實現了針對多源、海量地理空間數據和實地調查數據的統一、高效管理。

1 空間數據庫構建的關鍵技術

　　1.1 空間數據庫引擎

　　ArcSDE是ESRI公司推出的針對國際上各主要大型數據庫平臺的空間數據庫引擎，是目前使用最廣泛、性能最穩定的空間數據庫引擎之一。它是借助關系數據庫管理系統（RDBMS）管理空間數據的中間件，也是一種空間數據庫管理系統的實現方法，其本身并不存儲數據[2]。ArcSDE位于GIS應用程序和數據庫管理系統之間，是各種格式的空間數據出入大型關系型數據庫管理系統的通道和橋梁。利用ArcSDE，用戶既可以將不同形式的空間數據提交給數據庫管理系統進行統一管理，也可以從數據庫中獲取各種類型的空間數據以滿足客戶端操作需求。

　　1.2 Oracle數據庫

　　Oracle數據庫是Oracle公司于20世紀70年代后期推出的一款RDBMS的高端產品，目前最新的版本為Oracle 11g，它具有良好的體系結構、強大的數據處理能力、豐富實用的功能和許多創新特性，高可靠性、高安全性、高性能[3]（包括出色的數據管理能力以及對數據倉庫、在線分析與數據挖掘功能的支持）是其相對優勢。

2 數據庫總體設計

　　2.1 數據內容分析

　　水土流失評價涉及基礎地理數據、水土流失評價業務數據和相關調查統計數據，其中水土流失評價（采用RUSLE模型[4-5]）業務數據又包括評估測算水土流失強度的降雨侵蝕力、土壤可蝕性、坡度、坡長、植被覆蓋和水保措施6個因子方面的數據。表1列出了本文所設計和建立的水土流失評價數據庫包含的具體數據內容。

　　2.2 系統架構設計

　　數據庫系統的體系結構是數據庫總體框架結構的核心部分，它決定數據庫的運行效率和穩定性[6]。水土流失評價數據庫采用標準的3層結構設計，如圖1所示。

　　（1）數據層。數據層用來存儲水土流失評價業務的各種相關數據，采用ArcSDE和Oracle技術對空間數據和屬性數據進行高效的存儲和管理，支持數據庫的基本操作。

　　（2）邏輯層。在VS2010開發環境下，采用C#編程語言開發水土流失評價應用系統的各個功能模塊，為系統應用提供邏輯支持。

　　（3）應用層。應用層專門實現業務表現，專注于與用戶的交互功能，使各個功能的操作簡單、明了，且應最大限度降低應用層的數據處理工作。

　　2.3 系統建設原則

　　水土流失評價數據庫建設是一項系統工程，其建設過程復雜、繁瑣。為了提高數據庫的建設效率和使用性能，本數據庫設計與建設過程中遵循下列原則：

　　（1）空間數據庫設計與應用系統設計相結合的原則。

　　（2）共享度高、冗余度低的原則。

　　（3）系統可靠性、安全性與完整性原則。

　　（4）系統具有可修改、可擴充性原則。

　　2.4 數據庫邏輯設計

　　空間數據庫邏輯設計包括空間數據邏輯設計和屬性數據邏輯設計。空間數據邏輯設計的主要任務是將空間數據進行分類、組織，從用戶的觀點描述空間數據庫的邏輯結構，其過程分為橫向的圖塊劃分設計和縱向的圖層劃分設計。本數據庫中針對空間數據主要進行圖層劃分，前述影響水土流失的6個因子分別劃分為6個相應的圖層。圖層劃分是將具有相同幾何特征和相同屬性特征的數據分為一層，表示地理特征以及描述這些特征的屬性的邏輯意義上的集合，有利于提高各個地理要素的靈活性和顯示的速度。

　　本數據庫的屬性數據包括要素層屬性數據和項目屬性數據。其中，要素層屬性數據包括土壤類型數據、土地利用類型數據、監測站點數據、調查樣區數據、調查樣點數據等；項目屬性數據主要包括用戶數據。由于文章篇幅限制，這里僅列出土壤類型數據的邏輯結構表，如表2所示。

　　2.5 數據存儲設計

　　根據前面數據內容的分析，本數據庫中的數據包含空間數據、屬性數據和文件數據，不同類型的數據其存儲方式不同。空間數據采用Geodatabase數據模型[7]（ArcGIS8中引入的、建立在關系型DBMS之上的、統一的、智能化的、全新的空間數據模型）通過ArcSDE存儲到Oracle關系數據庫中，其中矢量數據采用要素數據集結構存儲，柵格數據采用柵格數據集結構和Tin數據集結構存儲。屬性數據直接存儲在關系數據庫的屬性表中。文件數據（其大小是可變的）上傳到關系數據庫的變長字段中，便于共享和管理。

　　2.6 數據庫功能設計

　　（1）數據管理。該模塊實現數據添加、數據刪除、數據轉換以及元數據管理等功能。

　　（2）基本地圖操作。該模塊實現針對各種地理空間數據的瀏覽、放大、縮小、漫游、全圖、圖和屬性互查、屬性顯示等功能。

　　（3）水土流失評價。水土流失評價功能是整個數據庫系統的核心功能，主要包括水土流失敏感性評價功能和風險評估功能。

　　（4）用戶管理。該模塊實現各類用戶的添加、刪除、更新、查詢等功能。本系統的用戶分為政府機構人員、研究人員和普通大眾三類，不同類型的用戶擁有不同的權限。

　　2.7 元數據設計

　　元數據是關于數據的數據，用于描述數據的內容、質量、表示方式、空間參照、管理方式、數據的所有者、提供方式以及數據集的其他特征[8]。空間元數據是實現地理空間信息共享的核心標準之一，它可以幫助人們有效地定位、評價、獲取和使用地理相關數據，實現地理空間數據的集成與共享。本數據庫的元數據采用關系表在Oracle數據庫中單獨存儲，并與對應的空間數據進行關聯。元數據的內容參考美國聯邦地理數據委員會的元數據標準設計，如圖2所示。

3 數據檢查與入庫

　　3.1 數據檢查

　　矢量數據包括長汀縣區劃數據、降雨數據、土壤類型數據和土地利用類型數據，主要對其位置、屬性信息和拓撲關系的合理性、準確性和完整性進行檢查，并依據長汀縣區劃圖進行圖層配準和范圍裁剪。柵格數據包括長汀縣DEM數據、坡度數據、坡長數據和植被覆蓋數據，主要檢查其坐標系、分辨率、像素值等的合理性、準確性和完整性，并建立柵格金字塔。屬性數據包括實地調查與統計數據，主要檢查數據的完整性和邏輯一致性。

　　3.2 數據入庫

　　經過反復的數據檢查和數據處理，在確保數據質量符合要求后，可以進行數據入庫。入庫工作在ArcCatalog中完成，利用ArcCatalog的“添加空間數據庫連接”選項連接已經建立的Oracle數據庫，通過ArcSDE通道實現各類數據的入庫和查詢等工作。

4 結論

　　空間數據庫是支撐GIS應用的基礎，空間數據的多源和海量特性增加了建立和維護空間數據庫的難度。本文集成ArcSDE空間數據庫引擎與Oracle數據庫技術，構建的水土流失評價數據庫實現了空間數據和屬性數據的統一、高效管理，能夠滿足水土流失評價的需求，所使用的策略對同類數據庫的設計與建設具有一定的參考價值。

參考文獻

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　　[2] 董玲燕，馬瑞，楊春花.基于ArcSDE的數字流域模型系統數據庫構建方式研究[J].長江科學院院報，2011，28（12）：103-106.

　　[3] 秦靖，劉存勇.Oracle從入門到精通[M].北京：機械工業出版社，2010.

　　[4] 周正朝，上官周平.土壤侵蝕模型研究綜述[J].中國水土保持科學，2004，2（1）：52-56．

　　[5] 姚妤.基于RUSLE和最小累積阻力模型的水土流失格局分析[D].杭州：浙江大學，2011．

　　[6] 喻冰春，姜琦剛.基于ArcSDE技術的省級基礎空間數據庫設計與建立[J].長春工程學院學報（自然科學版），2006，7（1）：72-74．

　　[7] 秦琳.基于ArcSDE和Geodatabase的森林空間數據庫構建研究[J].林業調查規劃，2010，35（2）：85-88．

　　[8] 吳信才.空間數據庫[M].北京：科學出版社，2009.