大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)研究

蔡 軍，趙黎明，許麗人，許 瑞

（1.天津大學(xué) 管理學(xué)院，天津300072；2.北京應(yīng)用氣象研究所，北京100029；3.中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣邊界層物理和大氣化學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100029；4.北京航空航天大學(xué) 自動(dòng)化科學(xué)與電氣工程學(xué)院，北京100191）

0 引 言

1995年10月，美國(guó)防部建模與仿真辦公室頒布了 “國(guó)防部建模與仿真主計(jì)劃 （MSMP）”，并將自然環(huán)境的及時(shí)和權(quán)威表示列為國(guó)防部建模與仿真發(fā)展的六大目標(biāo)之一。為此，國(guó)防部組織實(shí)施大氣和空間自然環(huán)境建模與仿真計(jì)劃 （ASNE MSEA）。2000年，建模與仿真辦公室公布了“整體自然環(huán)境 （INE）計(jì)劃”，重點(diǎn)是提供自然環(huán)境的完整權(quán)威描述。這些計(jì)劃的實(shí)施推動(dòng)了仿真公共基礎(chǔ)技術(shù)的迅速發(fā)展，如，動(dòng)態(tài)大氣環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)、環(huán)境數(shù)據(jù)表示與交換規(guī)范 （SEDRIS）、總環(huán)境庫 （MEL）、環(huán)境劇情生成 （ESG）、環(huán)境聯(lián)邦 （EnvironFed）等。其中，環(huán)境劇情生成技術(shù)是對(duì)用戶的特定環(huán)境信息需求做出及時(shí)回應(yīng)，快速自動(dòng)地生成滿足用戶需要的、且物理一致的大氣環(huán)境綜合劇情，并以標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的格式分發(fā)，以滿足用戶對(duì)特定區(qū)域、時(shí)間和環(huán)境條件下的仿真劇情的需求。當(dāng)前，模擬訓(xùn)練、仿真分析和作戰(zhàn)推演等對(duì)大氣環(huán)境劇情提出了不同的需求，而不同的仿真劇情通常需要不同的大氣環(huán)境狀態(tài)或條件，基于當(dāng)今先進(jìn)數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)不斷擴(kuò)充的數(shù)據(jù)量現(xiàn)狀，以及仿真領(lǐng)域?qū)τ诖髿猸h(huán)境的集成和權(quán)威表達(dá)的需求，急需開展新的數(shù)據(jù)挖掘、管理和獲取技術(shù)［1］。本研究面向仿真應(yīng)用，基于模糊邏輯搜索原理實(shí)現(xiàn)了大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)。

1 劇情生成引擎框架

在大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)中，劇情生成引擎為其核心內(nèi)容，它主要包括模糊邏輯搜索模塊、劇情產(chǎn)品生成模塊和大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫3部分，如圖1所示。

圖1 大氣環(huán)境劇情生成引擎框架

大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫為大氣環(huán)境劇情生成提供了底層數(shù)據(jù)源支持，是劇情生成進(jìn)行的基礎(chǔ)。通過設(shè)計(jì)大氣環(huán)境數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，可以存儲(chǔ)站點(diǎn)數(shù)據(jù)或格點(diǎn)數(shù)據(jù)。大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫雖然不歸入劇情生成引擎框架中，但卻是大氣環(huán)境劇情生成不可或缺的部分。內(nèi)部數(shù)據(jù)越充分，劇情生成引擎搜索到用戶需求數(shù)據(jù)的可能性越大［2］。

模糊邏輯搜索模塊是整個(gè)引擎的核心，其功能是根據(jù)用戶提出的基于人類語言的搜索條件，從大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)，利用模糊邏輯算法計(jì)算數(shù)據(jù)記錄的符合度并排序，得到候選事件列表供用戶選擇［3］。

大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫由兩部分組成：劇情語義規(guī)則、劇情物理規(guī)則庫。分別為模糊邏輯搜索提供相應(yīng)的語義規(guī)范和物理規(guī)則。

劇情產(chǎn)品生成模塊負(fù)責(zé)劇情數(shù)據(jù)的后處理。主要包括劇情數(shù)據(jù)集的表示、劇情數(shù)據(jù)的可視化、數(shù)據(jù)文件的生成等一系列的數(shù)據(jù)處理功能。

用戶進(jìn)行劇情組織后，模糊邏輯搜索引擎對(duì)大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索。大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫對(duì)模糊邏輯搜索中的人類語言條件進(jìn)行映射，支持模糊邏輯搜索。搜索到的數(shù)據(jù)集經(jīng)過用戶選擇后進(jìn)行數(shù)據(jù)產(chǎn)品的生成。由以上各部分協(xié)同工作，使大氣環(huán)境劇情生成引擎能夠支持自然語言對(duì)大氣環(huán)境條件和大氣環(huán)境信息描述；基于模糊邏輯的高效數(shù)據(jù)挖掘和挖掘結(jié)果評(píng)估；滿足物理一致性需求的大氣環(huán)境劇情組織。為用戶使用提供合理、準(zhǔn)確、規(guī)范的大氣環(huán)境劇情產(chǎn)品［4］。

2 模糊邏輯搜索

大氣環(huán)境劇情生成技術(shù)為用戶提供了一種基于人類語言的劇情組織方法，使用戶可以用更為直觀的語言來設(shè)置搜索條件。但對(duì)于搜索引擎來說則需要在人類語言與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)之間建立映射，這就涉及到模糊邏輯搜索。

2.1 模糊邏輯搜索原理

用帶有模糊限定算子 （例如：很，略，比較，非常等）的從人類語言提煉出來的語言變量 （例如：年輕，非常年輕等）或者模糊數(shù) （例如，大約25，45左右等）來代替多值邏輯中命題的確切數(shù)字真值，就構(gòu)成模糊語言邏輯，簡(jiǎn)稱模糊邏輯。它為諸如人類語言變量一類的模糊信息的描述和處理提供了理論基礎(chǔ)。

在傳統(tǒng)型對(duì)象空間X中的一個(gè)集合A的隸屬關(guān)系可以用指標(biāo)函數(shù)IA（.）：X→ ｛0，1｝來表示［5］。對(duì)象空間中的元素對(duì)于A的隸屬度非0則1。如圖2為段 ［5，8］在實(shí)數(shù)空間R上的指標(biāo)函數(shù)I［5，8］：R→ ｛0，1｝。

圖2 傳統(tǒng)集合 ［5，8］的指標(biāo)函數(shù)

對(duì)于人類語言來說，描述一個(gè)元素是否屬于某個(gè)區(qū)間時(shí)卻無法用明確的0和1來定義，此時(shí)就需要使用模糊集來定義。模糊集衡量元素對(duì)集合的隸屬度時(shí)指標(biāo)函數(shù)值允許取在0、1之間。對(duì)象空間X中的一個(gè)模糊集合A通過隸屬度函數(shù)μA（.）：X→ ｛0，1｝來定義。X中的每一個(gè)元素對(duì)集合A的隸屬度都在0、1之間。如圖3所示為模糊集合［5，8］的隸屬度函數(shù)。

圖3 模糊集合 ［5，8］的隸屬度函數(shù)

對(duì)二元模糊集合的隸屬度函數(shù)進(jìn)行邏輯操作可以由普通二元集合的指標(biāo)函數(shù)邏輯操作進(jìn)行推廣［6］。如兩個(gè)一維模糊集合隸屬度函數(shù)μA（X），μB（X）進(jìn)行與 （AND）操作后的隸屬度函數(shù)為min（μA，μB）；或 （OR）操作后的隸屬度函數(shù)為 max（μA，μB）；非 （NOT）操作后的隸屬度函數(shù)為示例如圖4所示。

圖4 二元模糊集合的與、或、非操作

在大氣環(huán)境劇情中，使用人類語言去描述大氣屬性，比如溫度采用 “熱”、“冷”、“適中”等來區(qū)分。這樣的區(qū)間即可以用模糊集合來表示，它的隸屬度函數(shù)則根據(jù)氣象學(xué)的規(guī)范或是專家經(jīng)驗(yàn)來確定。本研究實(shí)例的隸屬度函數(shù)的確定使用generic bell方程［7］

式中：——數(shù)據(jù)變量的范圍［0，1］，a——半寬，b／2a——斜率，c—— “bell”的對(duì)稱中心。

以大氣環(huán)境中的溫度屬性為例，它的模糊集有 “寒冷”、“涼爽”、“適中”、“溫暖”、“酷熱”，它的隸屬度函數(shù)參數(shù)表如表1所示。

表1 溫度語言變量隸屬度參數(shù)

對(duì)不同的大氣環(huán)境屬性，根據(jù)專業(yè)知識(shí)進(jìn)行分析設(shè)定相應(yīng)參數(shù)，即可在模糊搜索中使用g－bell隸屬度函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)境變量的隸屬程度。

2.2 模糊邏輯搜索機(jī)制

大氣環(huán)境劇情過程基于模糊邏輯搜索原理而實(shí)現(xiàn)，同時(shí)也對(duì)它的應(yīng)用進(jìn)行了拓展。用戶對(duì)劇情進(jìn)行組織，確定需要進(jìn)行搜索的大氣屬性。對(duì)于單點(diǎn)，它的每一種大氣屬性值相對(duì)于搜索條件都有一個(gè)介于0和1的隸屬度，也就是模糊搜索算法的判斷依據(jù)。單點(diǎn)在時(shí)間序列上的隸屬度采用平均算法

式中：ti＝t0＋iΔt。

對(duì)于時(shí)間固定，多點(diǎn)隸屬度的計(jì)算可采用同樣的算法進(jìn)行計(jì)算。

以上3種基本情況的組合可以完成環(huán)境劇情中產(chǎn)生的所有隸屬度計(jì)算，模糊邏輯搜索即建立在此基礎(chǔ)上。

為提高模糊邏輯搜索效率，針對(duì)不同的搜索需求，數(shù)據(jù)集的劃分也采用不同的方法［8－9］。本研究在劇情組織中提供了 “固定空間區(qū)域搜索滿足時(shí)間劇情的時(shí)間段”和 “固定時(shí)間區(qū)域搜索滿足時(shí)間劇情的空間域”兩種搜索方式。因此對(duì)于數(shù)據(jù)段落的劃分主要在時(shí)間維上和空間經(jīng)緯度兩個(gè)維度上進(jìn)行分塊，搜索過程中對(duì)單塊數(shù)據(jù)逐一進(jìn)行隸屬度計(jì)算。分塊的大小則取決于用戶對(duì)搜索區(qū)域的設(shè)置。

一般情況下，很難在大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫中搜索到完全符合用戶劇情設(shè)置的數(shù)據(jù)，仿真系統(tǒng)考慮到仿真的可信度也并非需要完全滿足設(shè)置的大氣數(shù)據(jù)。這也正是環(huán)境劇情使用基于人類語言的方式進(jìn)行組織的主要原因。通過在模糊搜索過程中計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)集的模糊隸屬度值。最后通過比較排序，提取符合度比較靠前的數(shù)據(jù)集，存入候選事件列表反饋給劇情用戶。用戶即可依據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷搜索到的數(shù)據(jù)集是否可用。

2.3 模糊邏輯搜索步驟

模糊邏輯的搜索步驟參考了數(shù)據(jù)挖掘的原理［10］，如圖5所示。

圖5 模糊邏輯搜索數(shù)據(jù)流程

數(shù)據(jù)預(yù)處理：根據(jù)用戶的劇情范圍設(shè)置，從大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫中查詢相應(yīng)的數(shù)據(jù)。同時(shí)根據(jù)用戶的劇情條件設(shè)置對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊操作，產(chǎn)生數(shù)據(jù)集用于進(jìn)行模糊邏輯隸屬度計(jì)算。

數(shù)據(jù)集隸屬度計(jì)算：使用g－bell函數(shù)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行各項(xiàng)屬性隸屬度計(jì)算，再計(jì)算出整個(gè)數(shù)據(jù)集隸屬度。

數(shù)據(jù)集排序：對(duì)經(jīng)過模糊邏輯運(yùn)算的數(shù)據(jù)集進(jìn)行隸屬度排序。更新候選事件列表。

更新數(shù)據(jù)集：在數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中是根據(jù)用戶劇情設(shè)置對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行矩形劃分生成數(shù)據(jù)集的。但實(shí)際情況中有可能出現(xiàn)兩個(gè)數(shù)據(jù)集邊界區(qū)域的隸屬度很高，從兩個(gè)數(shù)據(jù)集分別的隸屬度上卻體現(xiàn)不出來。這里對(duì)經(jīng)過排序的數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，拋掉隸屬度為0的數(shù)據(jù)集。對(duì)隸屬度較高，同時(shí)有接觸的數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新劃分計(jì)算隸屬度，提高模糊邏輯搜索的準(zhǔn)確性。

3 大氣環(huán)境劇情規(guī)則

模糊邏輯搜索的關(guān)鍵技術(shù)之一為隸屬度函數(shù)的確定，但人類語言變量針對(duì)不同的大氣環(huán)境屬性描述的也不盡相同，因此無法確定一個(gè)固定的隸屬度函數(shù)以適應(yīng)所有的搜索情況。大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫可以讓具有專業(yè)知識(shí)的管理員用戶對(duì)語言變量進(jìn)行參數(shù)設(shè)置，使模糊邏輯搜索引擎動(dòng)態(tài)的建立隸屬度函數(shù)。大氣環(huán)境劇情規(guī)則庫包括劇情語義規(guī)則庫和劇情物理規(guī)則庫［11］本文采用XML建立大氣環(huán)境劇情的規(guī)則庫，使想定生成引擎可以方便、快速的對(duì)劇情語義規(guī)則進(jìn)行查詢［12］。

3.1 劇情語義規(guī)則

在劇情組織過程中，用戶設(shè)置一般是通過溫度 “涼爽”，南風(fēng) “弱”之類的人類語言組織起來的。模糊搜索引擎在執(zhí)行搜索之前首先需要將這些人類語言轉(zhuǎn)換成數(shù)學(xué)描述語言才能進(jìn)行下一步的工作。也即是需要一個(gè)規(guī)則集能夠?qū)⑷祟愓Z言映射成隸屬度函數(shù)，這就是劇情語義規(guī)則庫。

根據(jù)模糊邏輯模型g－bell建立的隸屬度函數(shù)，需要每一個(gè)大氣屬性提供幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，包括屬性上下限，以及每個(gè)屬性語言變量對(duì)應(yīng)的對(duì)稱中心、半寬和斜度［13］。

以大氣環(huán)境溫度屬性為例，前文為溫度屬性定義了5個(gè)語言變量，在語義規(guī)則庫中就需要分別對(duì)這5個(gè)語言變量的參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，以供模糊邏輯查詢時(shí)進(jìn)行映射。如表1即為各語言變量的參數(shù)。為了更好地進(jìn)行模糊邏輯查詢，同時(shí)還需要對(duì)大氣屬性的上下限進(jìn)行設(shè)置。

3.2 劇情物理規(guī)則

劇情語義規(guī)則主要是將人類具有模糊性的語言映射成數(shù)學(xué)語言，而劇情物理規(guī)則根據(jù)大氣環(huán)境自身的物理特性對(duì)劇情過程進(jìn)行一定的約束，使劇情產(chǎn)生的數(shù)據(jù)更準(zhǔn)確、可信。

大氣環(huán)境的物理規(guī)則分為兩類，一類是各物理屬性之間的相互約束關(guān)系，另一類是不同地域?qū)ξ锢韺傩远x的偏差。對(duì)于第一類，主要是對(duì)用戶的劇情組織提供一定的約束與建議。諸如 “降雨量大”與 “氣壓高”很難同時(shí)發(fā)生，用戶在同時(shí)設(shè)置了這兩種情況時(shí)約束即產(chǎn)生作用，提醒用戶以減少不必要的查詢時(shí)間浪費(fèi)。第二類主要產(chǎn)生于人們?cè)诓煌赜驅(qū)Νh(huán)境模糊量的定義上會(huì)產(chǎn)生偏差。比如處于熱帶的人對(duì)于溫度 “適中”的定義與處于溫帶的人對(duì)于同一個(gè)概念的定義肯定會(huì)有一定的差異。建立物理規(guī)則庫可以在模糊邏輯搜索過程中通過修正隸屬度函數(shù)來消減偏差。也可在劇情過程中不區(qū)別地理差異，以絕對(duì)的數(shù)值區(qū)間定義環(huán)境屬性變量。

4 劇情產(chǎn)品生成

大氣環(huán)境劇情生成的最終目的是為仿真用戶提供符合劇情組織的大氣環(huán)境數(shù)據(jù)。模糊邏輯搜索引擎通過對(duì)大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫進(jìn)行搜索得到一系列的候選事件集并依照隸屬度進(jìn)行排序。最后進(jìn)行數(shù)據(jù)的后處理，即數(shù)據(jù)文件的生成和數(shù)據(jù)可視化。

4.1 劇情數(shù)據(jù)文件生成

當(dāng)用戶在候選事件列表中選擇了數(shù)據(jù)集后，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)集生成為用戶選擇的數(shù)據(jù)文件以供用戶在仿真系統(tǒng)中使用。為了以用戶需要的數(shù)據(jù)文件格式輸出，需要考慮不同數(shù)據(jù)格式的編碼問題。同時(shí)也需要對(duì)已有數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，以在數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量有限的情況下獲得更高分辨率的環(huán)境數(shù)據(jù)。在劇情生成引擎中的數(shù)據(jù)文件生成步驟如下：

（1）用戶選擇數(shù)據(jù)集，對(duì)數(shù)據(jù)范圍、分辨率、數(shù)據(jù)格式進(jìn)行設(shè)置。

（2）從大氣環(huán)境數(shù)據(jù)庫中獲取對(duì)應(yīng)范圍的數(shù)據(jù)。

（3）依照用戶的設(shè)置，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行裁剪和插值處理。

（4）針對(duì)用戶設(shè)定的數(shù)據(jù)格式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼輸出。

數(shù)據(jù)的裁剪主要依據(jù)用戶的設(shè)置對(duì)生成數(shù)據(jù)的范圍進(jìn)行修改。由于數(shù)據(jù)資源的限制，搜索到的數(shù)據(jù)集分辨率一般無法滿足仿真系統(tǒng)對(duì)分辨率的需求。此時(shí)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行插值處理，達(dá)到用戶需要的分辨率。為此，本文采用雙線性插值。

如圖6所示，已知A、B、C、D這4點(diǎn)的屬性值，為求P點(diǎn)的屬性值，首先在y方向上進(jìn)行線性插值，求出Q、R的屬性值fQ、fR

對(duì)Q、R在x方向上進(jìn)行插值得到P點(diǎn)的屬性值fP

4.2 劇情數(shù)據(jù)可視化

模糊邏輯搜索對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行隸屬度計(jì)算、排序生成候選事件集。用戶通過數(shù)據(jù)表無法直觀的判斷候選事件集中高隸屬度的數(shù)據(jù)在整體分布上是否滿足需求。為了給用戶提供一種通過經(jīng)驗(yàn)手段分析數(shù)據(jù)的途徑，需要對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理［14］。

圖6 雙線性插值

GrADS（grid analysis and display system）是由COLA推出的全32位交互操作的大氣環(huán)境格點(diǎn)數(shù)據(jù)和站點(diǎn)數(shù)據(jù)的分析和顯示環(huán)境［15］。本文以某一時(shí)間段的全球格點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，基于人類語言設(shè)定相應(yīng)的想定劇情，通過設(shè)計(jì)的大氣環(huán)境想定生成引擎對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索，產(chǎn)生數(shù)據(jù)集。并采用GrADS軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)集的可視化實(shí)現(xiàn)，生成數(shù)據(jù)的基本效果如圖7所示。

5 結(jié)束語

本研究設(shè)計(jì)提出了劇情生成引擎的邏輯框架，包括模糊邏輯搜索模塊、劇情產(chǎn)品生成模塊以及劇情規(guī)則庫，然后分別研究了3個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)原理和實(shí)現(xiàn)方法。針對(duì)模糊邏輯搜索這一核心模塊，從環(huán)境劇情的概念以及模糊集理論出發(fā)，提出了適用于大氣環(huán)境劇情的模糊搜索機(jī)制和搜索算法；對(duì)于大氣環(huán)境劇情規(guī)則，則以模糊邏輯搜索為目的，設(shè)計(jì)了劇情語義規(guī)范庫和物理規(guī)則庫，以XML文件組織和存儲(chǔ)規(guī)則庫，為劇情生成提供了語義參數(shù)和物理約束支持；而在劇情產(chǎn)品生成模塊中，對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的可視化以及基于插值法的數(shù)據(jù)生成技術(shù)開展了研究，為仿真應(yīng)用中的大氣環(huán)境劇情生成提供了途徑。最后通過實(shí)驗(yàn)對(duì)大氣環(huán)境想定生成引擎進(jìn)行了測(cè)試，得到了符合仿真用戶設(shè)定的大氣環(huán)境數(shù)據(jù)。

圖7 大氣溫度場(chǎng)與相對(duì)濕度等值線

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