一种大尺度日地空间太阳风数据的剖分、编码及存取方法

摘要

本发明提供了一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法，所述方法包含：接收三维太阳风模型输出的原始的太阳风数据；将日地空间用SDOG-R格网进行剖分，根据需求设置要剖分的LOD等级，从而自动构建相应分辨率等级的SDOG-R格网；其中，所述SDOG-R格网为：径向细分的球体退化八叉树格网；将SDOG-R格网进行编码，所述编码方式为：将每个剖分后的SDOG-R子网格给予唯一的标识，使得网格的坐标和赋予的唯一的标识形成一一对应的关联关系；计算每个SDOG-R网格的中心点对应的坐标位置；将原始的太阳风数据放入SDOG-R格网中；基于网格编码即SDOG-R格网编码检索原始的太阳风数据，即解码同时查找该编码对应的网格位置，并将该网格放置的内容提取出来。

说明书

技术领域

本发明涉及日地空间物理场海量数据的快速组织领域，即本发明提供一种大尺 度日地空间的太阳风数据剖分、编码及存取方法。

背景技术

地理信息系统的发展，特别是数字地球技术的发展，使地球科学的研究有了强 有力的数据组织和管理手段。而面对快速发展的空间科学，随着空间探测数据的海 量增长，如何对其太阳系内探测数据进行组织和管理，如何提高数据存取效率和数 据的可视化效果，成为摆在空间科学家面前迫切需要解决的问题，具有重要理论研 究意义和广泛的应用前景。

由于目前尚未有实际探测的太阳风数据，则本文采用的是我国空间天气学国家 重点实验室研发的三维太阳风模型输出的数据，为今后太阳风的实际探测数据的组 织、管理、分析提供技术支持。

整个太阳系空间庞大无比，太阳风数据量大的惊人，为提高海量数据的检索和 存取速度，需要构建三维剖分模型，生成不同的分辨率等级的数据，从而提高整个 太阳系球体空间的数据组织效率，从而达到对海量数据进行快速甚至实时渲染的目 的。

目前，立体剖分网格的研究大都是基于地球空间的剖分，为了处理海量地学数 据，学者们将整个地球实体划分格网，国外学者先后提出了Yin-Yang格网、Stemmer 立体格网、Ballard格网分层结构、Stadler立体格网等。另外还有QuaPA、球体退化 八叉树格网SDOG(Sphere Degenerated-Octree Grid)、适应性SDOG格网。正多面体 剖分模型有基于四面体和六面体的，且运算量大，通用性不强。

根据数据特点分析，数据经度和纬度上剖分层次接近，半径上相差大，适应性 SDOG-R模型，该模型是在SDOG格网的基础上，沿着径向递归地进行二分细分， 直至格网的径向分辨率满足要求为止。该模型既继承了球面退化四叉树的优点，又 解决了球心处格网过密的问题，由于在半径上可继续进行独立剖分，还能满足径向 分辨率大于球面分辨率的需求。

发明内容

本发明的目的在于，为克服上述问题，本发明提供一种大尺度日地空间的太阳风 数据组织方法，包括数据剖分、编码及存取方法。

为实现上述方法，本发明提供一种大尺度日地空间的太阳风数据剖分、编码及 存取方法，所述方法包含：

步骤101)接收三维太阳风模型输出的原始的太阳风数据；

步骤102)将日地空间用SDOG-R格网进行划分，根据需求设置要剖分的LOD 等级，从而自动构建相应分辨率等级的SDOG-R格网；其中，所述SDOG-R格网为： 径向细分的球体退化八叉树格网；

步骤103)将SDOG-R格网进行编码，所述编码方式为：将每个剖分后的子网 格给予唯一的标识，使得网格的坐标和赋予的唯一的标识形成一一对应的关联关 系；

步骤104)计算每个SDOG-R网格的中心点对应的坐标位置，所述的位置的坐标 表示为：(纬度、经度、半径)；

步骤105)将原始的太阳风数据放入SDOG-R格网中，即对原始的太阳风数据 中每一个数据的坐标和SDOG-R格网的中心坐标对比，从而将原始的太阳风数据放 入离自己最近的格网中；

步骤106)

基于步骤103)的格网编码即SDOG-R格网编码检索原始的太阳风数据，即解 码同时查找该编码对应的网格位置，并将该网格放置的内容提取出来；用于多分辨 率数据的可视化显示，给出不同分辨率等级的数据的直观显示。

可选的，上述步骤102)进一步包含：

步骤102-1)将整个球体按照经度平分2次并按照纬度平分1次，从而形成8个 八分体；

步骤102-2)八分体第1次剖分：

步骤102-2-1)首先，以半径为原半径一半的球面切割八分体，将八分体分为内 网格和外网格；然后，取外网格外表面左右两经线的中点，用纬线连接两中点，再 以新产生的纬线与球心所构成的圆锥面切割外格网，生成外上网格和外下网格，内 格网保持不变；最后，取外下网格的上下纬线中点，以两中点及球心确定的平面切 割外下网格，生成外下左网格和外下右网格；

步骤102-2-2)八分体首次剖分将产生4个子网格，根据网格不同的退化特点， 将内单元格命名为球面退化格网SG，外上单元格命名为纬线退化格网LG，外下左 单元格和外下右单元格命名为正常格网NG，即SDOG格网全部由这3种基本格网 构成，经过第一次剖分生成1个SG，1个LG，2个NG；

步骤102-2-3)在第一层SDOG格网基础上，进行第2次剖分，对退化格网SG、 纬线退化格网LG和正常格网NG三种格网分别剖分，其中退化格网SG按照步骤 102-2-2)的规则剖分；纬线退化格网LG要经过退化，纬线退化格网LG的内层格网 和外层格网均剖分成3块，则1个格网分成6块；正常格网NG则是八叉树剖分， 且1个格网分成8块；

步骤102-2-4)重复上述步骤102-2-1)、步骤102-2-2)和步骤102-2-3)，进而生 成不同分辨率等级的SDOG格网；

步骤102-2-5)在每一层SDOG格网的基础上，沿径向继续细分3次，从而得到 对应剖分层次的SDOG-R格网。

可选的，上述步骤103)要唯一标识一个网格，编码包含两部分：分割线前是 SDOG格网(即球体退化八叉树格网)的编码，分割线后加上径向层号，则唯一标 识相应的SDOG-R格网，表示为：

Morton＝q₁q₂q₃…q_nq_n+1—p

其中，q₁是八分体象限标识位，“—”是分隔符，p是SDOG格网基础上在径 向3次细分后的径向区分标识位。

可选的，上述编码过程进一步包含：

步骤103-1)先用0～7的八进制数对八分体进行编码，以确定八分体所在的象 限，具体为：按照逆时针将北半球依次编号为：0、1、2、3，将南半球依次编号为： 4、5、6、7；

步骤103-2)八分体的首次剖分即沿径向一分为二，将内层记为0，外层记为1； 每层都分成四个网格，0层四个网格合并为一个，则用0表示，即SG网格；1层上 面的两个网格合为一个，则用4表示，即LG网格；下面两个网格，左下网格，右下 网格，分别编码为6、7即NG网格；

步骤103-3)对于八分体第2次剖分，顶上三棱柱编码与第1次剖分单元的编码 方法相同，一分为六，新网格编码在之前的基础上分别加上以为0、2、3、4、6、7； 子六面体一分为八，新编码分别在之前的编码基础上加上0、1、2、3、4、5、6、7， 依此类推；并且，剖分层次每增加1，编码相应增加一位；

步骤103-4)分割线后面的编码标识的是径向细分后的层号，用二进制码表示；

步骤103-5)在径向上，每个SDOG格网都要经过径向3次剖分，即1分为8， 则任意一个SDOG-R格网细分后，在其本身编码后加上径向细分标识位，径向细分 标识位来确定剖分后的SDOG-R格网的具体位置；径向标识位和原SDOG编码用分 割线分开，后面的位数标识半径细分位，用二进制码表示，1位代表细分1次，2位 代表细分2次，并且每经过一次细分，编码增加一位，剖分的次数越多，所得子区 域越小。

可选的，上述步骤105)进一步包含：

步骤105-1)从原始数据出发，根据原始数据的坐标值(半径、纬度、经度)， 先判断半径，找到所在的网格半径层，再在半径层上，判断纬度所在的纬度圈，然 后再判断经度范围，从而确定该数据点在哪个网格内，判断的条件是：

a)网格中心点的半径与原始采样点的半径之差小于该网格半径跨度的一半；

b)网格中心点的纬度与原始采样点的经度之差小于该网格纬度跨度的一半；

c)网格中心点的经度与原始采样点的经度之差小于该网格经度跨度的一半；

以上三个条件同时满足,则找到该网格；

步骤105-2)匹配到网格之后，则将原始数据的属性值赋给该网格中心点。循环 所有的原始数据，将所有原始数据映射到SDOG-R网格中。

可选的，上述步骤106)进一步包含：

步骤106-1)解码；

步骤106-2)查找解码得到的编码对应的网格位置，并将该网格放置的内容提取 出来。

步骤106-2)的查找方法基于网格编码检索得到步骤104)计算的网格坐标，进 而检索出该网格中的原始的太阳风数据。

上述的原始的太阳风数据数据是由三维太阳风模型(我国空间天气学国家重点 实验室SIGMA研究小组开发的太阳行星际守恒元解元(SIP-CESE)三维太阳风模 型)输出的数据，该数据是在极坐标下的，三个坐标轴分别是纬度、经度、半径。 该太阳风数据具有不规则采样的特点，在以太阳为中心的球体采样空间中，纬度范 围是-90°～90°，采样55次，经度范围是0～360°，采样80次，径向采样范围是大 约1AU(天文单位，日地平均距离，1AU＝149597870.691km)，采样154次。

为方便起见，后面所有的原始数据均指：三维太阳风模型输出的数据。

上述步骤106-2)的原理和优势为：由于网格编码，已经使得每个网格都有唯一 的标识，而每个网格又有唯一的坐标，所以从网格编码则可以直接检索到步骤104) 计算的网格坐标，同时也可以通过编码这个索引检索出该网格中有哪些属性数据。 总之因为有了之前的若干步骤，所以使得该步骤是最简单的，其实不需要推算坐标， 就可以完成数据检索，因为编码是唯一的，通过编码，坐标和属性数据关联起来了。 但是推算坐标可以作为本发明的一个功能。

与现有技术相比，本发明的技术优势在于：

由于普通经纬格网在两极经纬线密集，两极与赤经上所分的格网的比例不收敛， 从而导致格网绘制效果变形严重。为解决此问题，采用SDOG-R格网，通过在半径 维再次独立细分，正好符合数据特点，使得径向剖分层次比球面上多，并针对该格 网模型提出了相应的编码方案。

该剖分模型不仅很好地解决了太阳质心附近格网过密的问题，且可以满足径向 与球面分辨率不同步的需求，而且能提供多种分辨率层次的数据，显著地提高了数 据检索效率，适用于太阳风不规则采样数据的剖分。

附图说明

图1是SDOG格网第1次剖分示意图；

图2是第1层SDOG格网径向3次细分示意图；

图3是第1次剖分SDOG格网数量示意图；

图4是第2次剖分SDOG格网数量示意图；

图5是第3次剖分SDOG格网数量示意图；

图6是八分体编码示意图；

图7是第1层SDOG径向1次细分编码示意图；

图8是第1层SDOG径向3次细分编码示意图；

图9是第2层SDOG径向1次细分编码示意图；

图10(a)和10(b)是本发明提供的方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明所述方法进行详细说明。

实施例

下面以某一时刻太阳风模型输出的粒子密度数据为例，详细说明三维体剖分、 编码、检索的步骤。

步骤101)接收三维太阳风模型的数据；

步骤102)将日地空间用SDOG-R格网进行划分，根据需求设置要剖分的LOD 等级，从而自动构建相应分辨率等级的SDOG-R格网(Sphere Degenerated-Octree  Grid-Radius)，所述SDOG-R格网为：

SDOG-R格网模型是径向细分的球体退化八叉树格网，具体剖分步骤是：

1.将整个球体按照经度上平分2次，纬度上平分1次，从而形成8个八分体；

2.八分体第1次剖分。首先，等分径线，以半径为原半径一半的球面切割八分 体，将八分体分为内网格和外网格，如b；然后，等分经线，取外网格外表面左右两 经线的中点，用纬线连接两中点，再以新产生的纬线与球心所构成的圆锥面切割外 格网，生成外上网格和外下网格，内格网保持不变，如c；最后，等分纬线，取外下 网格的上下纬线中点，以两中点及球心确定的平面切割外下网格，生成外下左网格 和外下右网格，如d。具体步骤见图1；

3.八分体首次剖分将产生4个子网格，根据网格不同的退化特点，将内单元格 命名为球面退化格网(SG)，外上单元格命名为纬线退化格网(LG)，外下左单元格 和外下右单元格命名为正常格网(NG)。SDOG格网全部由这3种基本格网构成。 经过第一次剖分生成1个SG，1个LG，2个NG。

4.在第一层SDOG格网基础上，进行第2次剖分，对SG、LG、NG三种格网分 别剖分，其中SG按照第3步的规则剖分。LG则跟SG类似，都要经过退化，只是 不同的是LG的内层格网和外层格网一样，两层均剖分成3块，1个格网分成6块。 NG则是用最普通的八叉树剖分，1个格网分成8块。

5.以此类推，可生成不同分辨率等级的SDOG格网。

6.考虑到原始数据的维数是55*80*154，由于SDOG-R剖分是SOG(球体八叉 树格网)格网的基础上，在球心和两极处合并退化而成，则原始SOG格网维度为 2^m*2^m+1*2ⁿ，m、n均为正整数。为了保证数据的完整性，SOG格网维度要大于原 数据，则理想选择是2⁶*2⁷*2⁸，则每个八分体维数为2⁵*2⁵*2⁸，可发现经向、纬向 的格网密度一致，径向是经纬向的8倍，即径向分辨率大于球面分辨率。需要在每 一层SDOG格网的基础上，在径向继续细分3次，从而得到对应剖分层次的SDOG-R 格网。第1层SDOG-R格网剖分，如图2所示。

每层的SDOG-R格网均在对应层的SDOG格网基础上，在径向继续细分，细分 次数视需求而定。

特别的，每一个层次上的SDOG-R格网都是在对应层次的SDOG格网基础上生成 的，其中径向细分的次数也可以根据需要改变，当径向细分次数为0时，即是SDOG 格网。

下图通过径向的截面加上球面剖分示意图来分析SDOG格网剖分的过程，并给 出格网数量计算方法。

图3左图是八分体剖分径向剖分示意图，第1次剖分，径向1分为2，从内到外 分别为第1层、为第2层，右图是外侧第1层对应球面的网格剖分示意，左图网格 上的数字是对应球面的网格个数，上网格1个则标1，下网格有左右两个则标2，第 1次剖分一共有4个网格。

第2次剖分，径向1分为4，可以看出，第2次剖分其实是第1次剖分的结果全 压缩在八分体内侧一半，而外侧一半则是第1次第2层继续剖分的结果，第二次剖 分如图4所示。以此类推，第3次剖分结果如图5所示。

可以看出，以半径为一半的位置为界，半径由外往里，网格相对密度是递增 的，从半径为处到半径处这一段，相对网格密度也是递增的，但是这段密度只 有外侧的一半。所以网格密度在半径处附近达到最高，其次是处。

步骤103)将SDOG-R格网进行编码，所述编码方式为：

该编码是要将每个剖分后的子网格给予唯一的标识，使得网格中的数据和编码 形成一一对应的关系，为了进行高效的数据索引，SDOG-R格网的具体编码规则如 下：

1.先用0～7的八进制数对八分体进行编码，以确定八分体所在的象限。按照逆 时针编号北半球依次为0、1、2、3，南半球则是4、5、6、7。

2.八分体的首次剖分，径向一分为二，内层记为0，外层记为1，以下编码是在 SOG的基础上进行退化的。每层都分成四个网格，0层四个网格合并为一个，则可 以用0表示，1层上面的两个网格合为一个，则用4表示，下面两个网格分别编号为 6、7。具体编码步骤如图6：

3.对于八分体第2次剖分，顶上三棱柱编码与第1次剖分单元的编码方法相同， 一分为六，新网格编码在之前的基础上分别加上以为0、2、3、4、6、7。子六面体 一分为八，新编码分别在之前的编码基础上加上0、1、2、3、4、5、6、7，依此类 推。并且，剖分层次每增加1，编码相应增加一位。具体编码如图9所示。

4.由上图可以看出，在第一次SDOG网格的基础上，继续进行径向1次细分， 如图7，分割线后面的编码标识的是径向细分后的层号，用二进制码表示。径向3次 细分后结果图8。

5.在径向上，每个SDOG格网都要经过径向3次剖分，1分为8，则任意一个格 网可以在其本身编码后加上附加码，来标识经过径向细分后格网具体位置，如图8 中编号为010的格网是经过SDOG-R剖分后生成的8个子网格之一。可以在本身编 码后用分割线分开，后面的位数标识半径细分位，用二进制码表示，1位代表细分1 次，2位代表细分2次，并且每经过一次细分，编码增加一位，剖分的次数越多，所 得子区域越小。

从圆心往外的编号依次用0、1表示，第1次细分用0、1标识，第2次细分， 依次用00、01、10、11表示，第3次细分依次用000、001、010、011、100、101、 110、111表示。可以根据编码位数确定径向细分的次数，并且编码是动态的，不但 具有遗传性，且能与多分辨率层次很好地结合起来。

6.因此，要唯一标识一个网格，编码有两部分，分割线前是球面格网编号，分 割线后加上径向层号，则可以唯一标识相应的SDOG-R格网。

Morton＝q₁q₂q₃…q_nq_n+1—p

其中，q₁是八分体象限标识位，“—”是分隔符，p是SDOG格网基础上在径 向3次细分后的径向区分标识位。

编码实例为：07641-000 07650-011 07651-001 07740-111

步骤104)计算每个SDOG-R网格的中心点对应的坐标位置(半径、纬度、经 度)(radius,latitude,longitude)，下面是经度、纬度都在[0,pi/2]范围内，坐标的计算方 式，其它象限的以此类推。

SDOG网格中心点坐标：

r0＝maxradius*2^(-lod)*(i-1)+maxradius*2^(-lod-1)

Latitude＝pi/2-0.5*pi/(2*latnum(i))-0.5*pi/latnum(i)*(j-1)

lontitude＝0.25*pi/2*lon_num(i,j)+(0.5*pi/lon_num(i,j))*(k-1)

SDOG-R网格中心点坐标：

radius

＝r0-maxradius*2^(-1-lod)+maxradius*2^(-4-lod)+maxradius*2^(-3-lod)*mod(ri-1,8)；

其中，maxradius是黄道面最大半径，lod是设置的剖分等级lod值，latnum(i) 是径向第i层所对应的纬度圈的个数，j是指第i层的第j个纬圈，lon_num(i,j)是径 向第i层纬圈第j层对应的网格个数，k指的是第i层纬圈第j层的第k个网格。 r0-maxradius*2^(-1-lod)是网格左边界半径值,maxradius*2^(-4-lod)是第一小格的中心 点半径值。

00007-110对应的坐标是：1.743512e+07 3.926991e-01 1.178097e+00

07762-010对应的坐标是：1.376773e+08 4.908739e-02 1.227185e+00

40004-000对应的坐标是：1.022059e+07 -1.178097e+00 7.853982e-01

64446-111对应的坐标是：1.533088e+08 -1.423534e+00 4.319690e+00

步骤105)将原始数据放入SDOG-R格网中，即计算网格的属性值：

对原始数据中每一个数据的坐标和SDOG-R格网的中心坐标对比，将原始数据 放入离自己最近的格网中，即每个数据只放入离自己最近的一个格网中，

1)从原始数据出发，根据原始数据的坐标值(纬度、经度、半径)，先判断半径， 找到所在的网格半径层，再在半径层上，判断纬度所在的纬度圈，然后再判 断经度范围，从而确定该数据点在哪个网格内，判断的条件是：

a)网格中心点的半径与原始采样点的半径之差小于该网格半径的一半；

b)网格中心点的纬度与原始采样点的纬度之差小于该网格纬度跨度的一半；

c)网格中心点的经度与原始采样点的经度之差小于该网格经度跨度的一半；

以上三个条件同时满足,则找到该网格。

可以通过直接计算下标来定位网格，计算出来的下标值不能小于1，也不能大于 其对应的最大个数。gi不能大于半径层数，gj不能大于该层对应的纬度圈数，gk不 能大于gi该半径层上第gj圈对应的网格个数。部分代码是：

gi＝ceil(r/r_step)

latnum＝rlatnum(gi)％根据计算出的该层号gi纬圈个数

lat_step＝0.5*pi/latnum

gj＝ceil(lati/lat_step)

lontinum＝rgrids_num(gi,gj)％纬度圈的经度个数

lon_step＝0.5*pi/lontinum

gk＝ceil(lonti/lon_step)

2)其中，gi是径向下标，gj是纬圈下标，gk是经度方向的下标。latnum是径向 gi层对应的纬圈个数，r_step是划分后最小的半径间隔值，lat_step是gi层 对应的纬圈的纬度间隔值，lontinum是径向第gi层纬圈第gj层对应的网格 个数，lon_step则是其对应的经度间隔值，ceil是指向上取整。匹配到网格 之后，则将原始数据的属性值赋给该网格中心点。循环所有的原始数据， 将所有原始数据映射到SDOG-R网格中。

这样可能导致的结果有：有的网格只有一个数据；有的网格可能有多个数据， 可以根据某种合适的算法最后计算出该网格的属性值；有的网格没有数据，则置空 即可，以保证数据的完整性和一致性。

原始数据-5.890486e-01 2.552544e+00 0.000000e+00 7.936600e-10 1.731100e+05 匹配的网格是50064-011

原始数据-5.890486e-01 6.086836e+00 3.306660e+07 8.754100e-10 2.314300e+05 匹配的网格是70064-011

步骤106)基于编码检索三维太阳风模型的数据。

该步骤是通过网格的编码来将对应的网格内放置的内容提取出来。

因为每个网格有自己的编码，每个网格有自己的坐标，也通过上面的步骤将每 个原始数据放入了有唯一编码的网格中，所以，每个网格都一一对应了编码和坐标， 基于剖分和数据组织的结果，输入任意编码，则可以检索出编码对应的网格中放入 的数据，检索结果可能为空，可能是一个，也可能是多个。

例如，编码为76024-001，该网格对应的原始数据有40个，分别是纬度、经度、 半径、密度、温度：

-5.399612e-01 4.761476e+00 8.837801e+07 2.317300e-10 3.793100e+05

-5.399612e-01 4.859651e+00 8.837801e+07 2.316900e-10 3.792700e+05

-5.399612e-01 4.859651e+00 8.837801e+07 2.316500e-10 3.792400e+05

-5.399612e-01 4.957826e+00 8.837801e+07 2.316500e-10 3.792200e+05

-5.399612e-01 5.056001e+00 8.837801e+07 2.317000e-10 3.792100e+05

-5.399612e-01 5.154175e+00 8.837801e+07 2.319000e-10 3.792400e+05

-5.399612e-01 5.252350e+00 8.837801e+07 2.324400e-10 3.793600e+05

-5.399612e-01 5.252350e+00 8.837801e+07 2.335700e-10 3.796500e+05

-5.399612e-01 5.350525e+00 8.837801e+07 2.354700e-10 3.801700e+05

-5.399612e-01 5.448700e+00 8.837801e+07 2.371800e-10 3.807800e+05

-5.399612e-01 5.546875e+00 8.837801e+07 2.374400e-10 3.811400e+05

-5.399612e-01 5.645049e+00 8.837801e+07 2.372300e-10 3.813500e+05

-5.399612e-01 5.645049e+00 8.837801e+07 2.385400e-10 3.823600e+05

-5.399612e-01 5.743224e+00 8.837801e+07 2.430600e-10 3.851000e+05

-5.399612e-01 5.841399e+00 8.837801e+07 2.515900e-10 3.904000e+05

-5.399612e-01 5.939574e+00 8.837801e+07 2.639800e-10 3.975800e+05

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还可用于多分辨率数据的可视化显示，给出不同分辨率等级的数据的直观显 示，便于使用者直观的了解数据特性，从而快速定位感兴趣区域的数据。

最后所应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制。尽管 参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明 的技术方案进行修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均 应涵盖在本发明的权利要求范围当中。