地形作战性能分析数据模型建模*
张 德 1，2，张跃鹏1，2，曾 军 1，2，高 凯 1，2
（1.地理信息工程国家重点实验室，西安 710054；2.解放军61540部队，西安 710054）
摘 要： 针对目前军用地形图数据模型不利于地形作战性能分析的缺点，提出了一种适合于地形作战性能分析的数据模型建模流程，详述了该流程中的地形作战性能概念模型、逻辑模型和物理模型的具体建模过程。通过试验证明，建立的地形作战性能分析数据模型与军用地形图数据模型相比，能够直接体现地形的作战应用特性，在执行地形分析功能过程中，数据处理简单，耗时少，效率得到提升。
关键词： 地形作战性能，地形分析，数据模型，建模
0 引言
地形基本作战性能主要指地形对部队机动、观察、射击、隐蔽、伪装、防护、通信和工程构筑等方面的影响特性［1］。军事地形分析系统是研究战场地形环境对军事行动和国防建设影响的信息系统，主要用于分析、评估和展示地形作战性能及其对军事行动的影响，重点关注地形各要素组合表现出来的整体作战应用特性［2-3］。因此，地形作战性能分析数据模型应该表达的是：地形分析、推理与辅助决策所关注的地形各要素综合作用体现出来的机动、观察、射击、隐蔽、伪装、防护、通信和工程构筑等基本作战性能。
地形作战性能分析数据模型是现实世界中影响地形作战性能的地貌和地物实体及其相互关系的抽象描述，用以表达地形的结构、地貌和地物实体间的相互关系与语义约束。地形分析数据模型应支持直接或经适当处理快速提取所需的信息，能够结合作战单元具体任务，快速获取地形单元及其属性，能够分析和判断地形单元间的相互关系。由于地理现实世界的异常复杂性，不可能设计出一种通用的地理空间数据模型来适应所有的需求，某一模型通常在描述一类问题时具有优越性，而应用到其他问题时，却是低效的［4-5］。目前军用地形图数据模型主要用于刻画和描述地理实体的个体特性及其在时间、空间和专题属性方面的复杂关系［6］，表达的是地貌、水系、交通、植被、居民地、土质等具体要素和实体的特点，不能直接体现地形作战应用特性，它适合于地理空间客观表达和地形景观的可视化。对于决策应用而言，与军事行动密切相关的信息隐含在大量的地物、地貌及其隐藏的关系信息之中，利用军用地形图实体数据直接进行地形作战性能分析，不仅数据处理流程长，重复处理环节多，而且因数据模型与应用需求相脱节，增加了地形分析建模的难度，降低了数据处理的效率，不利于指挥员准确把握战场地形特点，进而趋利避害地利用地形。
因而，在当前中国社会高基尼系数背景下，大力发展旅游业即可在国民经济的初次分配领域，实现社会财富从高收入群体向低收入群体的合理、有效转移，从而有效减小社会贫富差异，避免诸多因高基尼系数而产生的社会问题。同时，通过旅游业在国民经济的初次分配领域实现社会财富在不同群体间的有效转移，既不会挫伤高收入群体社会财富创造的积极性，也不会践踏低收入群体的社会尊严。相较国际通行的政府主导的社会财富二次分配方法，由高低收入群体共同参与的旅游业，则同时兼顾了社会经济发展中的公平与效率问题。因此，在当前中国社会贫富差异悬殊的高基尼系数背景下，旅游业大有要为。
为了解决现有军用地形图数据模型不利于地形作战性能分析的缺点，本文增加一些军用地形图数据模型中缺少的元素，重点描述与军事行动密切相关的地物、地貌及其之间存在的关系信息，提出一种适宜于地形作战性能分析的数据模型建模方法，生成的数据模型能降低地形作战性能分析的难度，提高地形数据处理效率。
1 地形作战性能分析数据模型建模
数据模型是以一定方式组织起来的有足够的抽象性和概括性的对客观事物及其联系的描述，这种描述包括数据内容的描述和各类实体数据之间联系的描述［7］。数据模型由概念数据模型、逻辑数据模型和物理数据模型3个有机联系的层次所组成［8］。概念数据模型是关于实体及实体间联系的抽象概念集，它主要描述作战性能分析中地形数据的概念结构，按用户的观点来对数据和信息建模，是对现实世界的抽象和概括综合。概念模型的任务是确定所感兴趣的现象及特性，描述实体间相互关系和完整性约束，目前广泛采用的是基于平面图的点、线、面的矢量数据模型和基于连续铺盖的栅格数据模型。矢量数据模型把现实世界的空间实体抽象地看作是由平面上的点、线、面组成，这些点、线、面之间存在着一定的空间关系，如相交、连接、连通和包含等拓扑关系。栅格数据模型是将连续空间离散化，即用二维铺盖或面片覆盖整个连续空间，铺盖分为规则的和不规则的［9］。逻辑数据模型是表达概念数据模型中数据实体（或记录）及其间关系［10］，通过一系列表格和数据记录实现概念模型与用计算机语言描述实体之间的转换。物理数据模型则是描述数据在计算机中的物理组织、存储路径和数据库结构，涉及存储设备、文件格式、访问方法、数据位置等，从物理上来实现这些描述的方法。
在看这部戏的时候，我有一种错觉，这部作品不是呈现在2018年的舞台上。我觉得这部作品如果放在上世纪80年代中期能够立在舞台上，那它是一部非常有意义的作品。但是现在拿出这样一部作品来表现对那个时代的敬意，来表现我们当下对解放思想，对创新的这种渴望，我觉得似乎还不够，它本身创新不够，它的形式，它所反映的内容以现在的这种呈现，来表现这个题材，我有很大程度的不满足。
依据地形作战性能分析的需要，设计上述每种数据的结构表和属性，例如交通网络通行数据中的水域数据的数据结构表及属性，见下页表1所示，其他种类的矢量数据结构表和元数据结构表进行类似设计，地形作战性能分析栅格数据采用通用的栅格数据结构即可。
图1 地形作战性能分析数据模型建模流程图
1.1 概念模型建模
图4中m的值为5，n的值为14。在空间数据结构上，用矢量数据层描述的数据包括变形与微型地貌数据、地貌结构数据、交通网络通行数据、地物飞行障碍数据和水源供给数据；用栅格数据层描述的数据包括DEM数据、坡度数据、坡向数据、地物土质越野通行数据、地物土质机/伞降数据、地物隐蔽数据、地物遮蔽数据、地物伪装数据、地物防护数据、土质构工作业数据、地物土质建材保障数据、地物方位标识数据和土质弹药弹杀数据；用文本数据描述的数据包括矢量元数据和栅格元数据。
图2 地形作战性能分析数据总体概念模型
在抽象概念上，用UML（Unified Modeling Language，统一建模语言）描述如图2所示。将地形作战性能分析数据种类设计为16个大类和10个小类。16个大类包括元数据、地貌形态数据、交通网络数据、地物土质越野通行数据、地物土质机/伞降数据、地物飞行障碍数据、地物隐蔽数据、地物遮蔽数据、地物掩蔽数据、地物伪装数据、地物防护数据、土质构工作业数据、地物土质建材保障数据、地物方位标识数据、水源供给数据和土质弹药弹杀数据。10个小类为栅格数据元数据、矢量数据元数据、DEM数据、坡度数据、坡向数据、地貌结构数据、变形与微型地貌数据、交通构筑物数据、道路数据和水域数据。
图2 中，在相互关系、语义约束上，这16大类和10小类数据通过元数据建立联系，坡度、坡向、地物掩蔽性、地物土质越野通行性等通过栅格数据元数据建立联系；地貌结构、变形与微型地貌、道路、水域等通过矢量数据元数据建立联系，共同来描述地形作战性能空间的地形数据之间的联系，它们之间是关联、包含，派生的关系。图3中各类数据之间的关系主要是包含关系，既有1对0，1对1，也有1对多的关系。
数据建模是指把现实世界的数据组织为有用且能反映真实信息的数据集的过程。地形作战性能分析数据建模过程分为三大步：1）建立概念模型，包括描述地形作战性能分析数据所要表达应用空间现象的抽象概念、确定概念所包括的对象要素、设置概念之间的关系3个环节，它们之间顺序关系是交互、循环的；2）建立逻辑模型，包括设计数据的总体组织模型、空间数据结构、数据的属性和结构表；3）建立数据物理模型。其具体建模流程设计如图1所示。
图3 地貌结构概念模型
在概念与描述内容的设计上，元数据包括矢量元数据和栅格元数据。地貌形态数据包括DEM数据、坡度数据、坡向数据、地貌结构数据、变形与微型地貌数据。其中，地貌结构数据所描述的地形要素包括山头、山顶点、山脊、山脊线、主山脊线、次山脊线、山脊线交汇点、山背、山脚、山脚线、山谷，山谷线、鞍部、鞍部点和防界线，其概念模型结构如图3所示，其他类型数据概念模型结构与之相类似，不再赘述。变形与微型地貌数据所描述的地形要素包括冲沟、陡崖、崩崖、滑坡、溶洞、山洞。交通网络通行数据包括交通构筑物数据、道路数据和水域数据。其中交通构筑物数据所描述的地形要素包括桥梁、隧道、码头、车渡、高速公路入口、堤坝、闸等。道路数据所描述的地形要素包括铁路、公路、城市道路、乡村道路等。水域数据所描述的要素包括海、河渠、湖泊、水库、池塘、堤坝、闸等。
1.2 逻辑模型建模
老道趁势又把之前告诉王祥如何分辨假玉的基础知识，掐头去尾的告诉了胖子，胖子有了这么些半吊子的知识，更是觉得王祥的这批玉器是上品。
作战地理区域是数据组织的基本单元，也是数据操作和数据应用的基本单元，区域的大小可根据战场地理空间范围确定。将作战地理区域的地形作战性能分析数据结构分为矢量数据、栅格数据和文本数据。矢量数据按矢量数据层组织，数据层要素采用点（IGIS_Point）、线（IGIS_Line）、面（IGIS_Area）表达。栅格数据按栅格要素（IGIS_Raster）数据块组织。地形作战性能分析数据逻辑组织模型如下页图4所示。
地形的作战性能指地形对部队机动、观察、射击、隐蔽、伪装、防护、工程构筑和通信等方面的影响特征。适宜于地形作战性能分析的数据模型，是现实世界中影响地形作战性能的地貌和地物实体及其相互关系的抽象描述，以及地貌和地物实体间的相互关系和语义约束，涉及有地表物质、植被、坡度、交通线和水系等［11］。例如：部队机动性分为交通网络机动性能、越野机动性能和空中机动性能。交通网络机动性能分析涉及交通网络通行数据，具体如路宽、路长、条数、道路是否能适宜通过等信息；越野机动性能分析则涉及地貌形态数据（坡度，坡向，地貌形态，变形与微型地貌）和地物土质机动越野性能数据；空中机动性能分析地貌形态数据、地物土质机/伞降性数据和地物飞行障碍数据。总之，不同地形的作战性能分析，涉及的数据概念不同。数据概念不仅要能满足地形作战性能分析需求分析，也要能描述现实地形世界。
在多模态隐喻语篇分析上，国内学者也做出不少相关研究成果。张德禄（2009/2013/2014）构建了多模态话语综合理论框架，梳理了近三十年语法隐喻理论，认为多模态话语分析在认知语言学领域的发展主要基于其概念隐喻理论；冯德正2011/2015）主要从系统功能语言学框架出发研究多模态理论框架，对图像隐喻和多模态隐喻的构建与类型进行了系统化阐述与分类；赵秀凤（2011）对多模态隐喻转喻的认知研究进行了系统的概括性评述。
图4 地形作战性能分析数据总体组织模型
表1 水域数据结构表
1.3 物理模型建模
物理数据模型是概念模型在计算机内部具体的存储形式和操作机制，其物理体现就是数据库结构或文件系统结构，在专门的存储设备中设置专门存储区域存储各类数据。地形作战性能分析数据总目录为MTBCAD（军事地形作战性能分析数据，MTBCAD，Military Terrain Battle Capacity Analysis Data），采用文件系统结构，每一种数据存储为一个文件，分别存储元数据、矢量数据和栅格数据，其文件系统中的数据按区域、元数据、矢量数据，栅格数据及各种数据文件名进行存储，将存储目录结构组织如下页图5所示。
游客行为具有示范性，一旦有游客开始了某种不文明行为，那么其他游客将会基于从众心理而产生模仿，因此，要从不文明行为刚刚出现之时就采取措施制止，在此情况下，惩罚机制非常重要，也就是给不文明行为的发生赋予某种代价，并将出现某些行为的游客列入“不受欢迎游客”黑名单，也可采取在充分告知基础上的罚款制度，此类管理行为对于多数景区而言，都是具有必要性的，游客行为良好习惯的养成，需要借助于一些惩罚性措施，以对治某些漠视规则的行为，此类惩罚事件一旦传播出去，必将对其他游客有启示和约束作用。
2 试验验证
采用Visual C++6.0开发环境，应用地形分析数据模型构建地形分析试验系统。试验系统的运行环境为：DELL XPS 9000计算机，配置为Intel（R）Core（TM）i7，2.67 GHz双核处理器，3 GB DDR3 内存，NVIDIA GeForce GTX 260显存1 GB独立显卡。试验数据地貌类型选择在丘陵地区，包括5个区域。每个区域覆盖2幅~4幅1∶5万地形图范围，按照150 km2~200 km2（大体与旅团防御地幅相当）的长方形区域对地图覆盖区任一地域进行裁剪与分析试验。试验内容主要涉及地貌形态数据与常用的地形基本作战性能分析功能，应用的数据模型为地形分析数据模型与传统地形图数据模型，其结果如表2、图6所示。表2中灰色区域数据为基于地形作战性能分析数据模型执行地形分析功能所消耗时间，白色区域为基于传统地形图数据模型执行地形分析功能所消耗时间，图5为基于地形作战性能分析数据模型相对于传统地形图数据模型的分析处理效率提升情况。
图5 数据存储目录组织示意型
图6 分析处理效率提升情况
表2 地形分析功能试验对比（单位：s）
试验表明，基于地形分析数据模型能够较方便地支撑各种地形分析功能的编程实现，相对传统地形图数据模型而言，数据处理及其实现更为简单，这是因为地形分析数据模型的矢量、栅格数据都是针对地形分析处理的实际需要进行了简化和组织。此外，由于许多耗时的数据处理工作已在数据建模阶段完成，而且避免了许多冗余的数据处理工作，基于地形分析数据模型的数据处理响应速度明显加快。各种分析处理功能效率提高程度不一，这是地形分析数据模型中各要素层表达基本作战性能的程度不同造成的，各要素层参数有的能直接表达，有的需要间接表达，以适应各种地形作战性能分析应用的需要。
3 结论
地形分析数据模型是从地形影响作战行动的视角对地形的抽象、概括和表达，能够更直接地体现地形的作战应用特性，它将传统的地形分析流程拆分为数据模型构建与应用分析两个阶段，把复杂问题进行了分解，优化了数据处理流程，使许多耗时的数据处理工作在数据建模阶段完成，避免了大量频繁的基本作战性能重复计算工作，大幅度提高最终用户实施地形分析的响应速度，从而有效地简化了地形分析复杂程度。试验表明，该模型具有合理性和可行性，能够满足地形分析的需要。本文中提出的地形作战性能数据概念模型是基本架构，能够根据应用系统需要对相应概念的内涵进行扩展和完善，并在此基础上可采用多种逻辑和物理表达方式进行描述。
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The Data Modeling of Terrain Battle Capacity Analysis
ZHANG De1，2，ZHANG Yue-peng1，2，ZENG Jun1，2，GAO Kai1，2
（1.State Key Laboratory of Geo-Information Engineering，Xi’an 710054，China；2.Unit 61540 of PLA，Xi’an 710054，China）
Abstract： The current data model of military topographic map is unfit for terrain battle capacity analysis.To overcome this defect，a modeling flow suitable for terrain battle capacity analysis is proposed.The concrete modeling processes of concept model，logic model and physical model of terrain battle capacity data are presented in detail.Experimental results show that the new data model established can directly reflect the battle application feature of terrain，compared with the military topographic map data model.In the terrain analysis process，data processing becomes simpler，the time consumed becomes shorter and the efficiency is improved.
Key words： terrain battle capacity，terrain analysis，data model，modeling
中图分类号 ：TJ01；P208
文献标识码： A
doi： 10.3969/j.issn.1002-0640.2019.06.028
引用格式： 张德，张跃鹏，曾军，等.地形作战性能分析数据模型建模［J］.火力与指挥控制，2019，44（6）：142-147.
文章编号 ：1002-0640（2019）06-0142-06
收稿日期： 2018-04-30 修回日期：2018-07-07
*基金项目： 国防“十二五”预研基金资助项目（40601040101）
作者简介 ：张 德（1975- ），男，湖北应城人，博士，副研究员。研究方向：运筹学，军事地形分析。
Citation format： ZHANG D，ZHANG Y P，ZENG J，et al.The data modeling of terrain battle capacity analysis［J］.Fire Control﹠Command Control，2019，44（6）：142-147.
标签：地形作战性能论文; 地形分析论文; 数据模型论文; 建模论文; 地理信息工程国家重点实验室论文; 解放军61540部队论文;