基于GIS云的氣象多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析方法研究

汪旻琦，毛煒青，曹維

(上海市測繪院，上海 200063)

1 引 言

由于天氣災(zāi)害對社會與經(jīng)濟(jì)造成的影響越來越大，為了提高對綜合災(zāi)害的防災(zāi)減災(zāi)能力，國際氣象組織提出并建議試點(diǎn)進(jìn)行多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與早期預(yù)警的研究。上海作為沿海地區(qū)的特大型都市，人口密度、建筑密度和建筑高度在國內(nèi)乃至全球范圍都處于極高水平，而密集的建筑在雷電、暴雨、大風(fēng)等高影響天氣下容易產(chǎn)生各種風(fēng)險(xiǎn)。以往區(qū)域性災(zāi)害天氣預(yù)警，無法滿足“信息化支撐，精細(xì)化服務(wù)，實(shí)時(shí)化發(fā)布”的現(xiàn)代氣象服務(wù)的要求。為了進(jìn)一步提高城市氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防與管理能力，需要研究并建立一套智能、高效的多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判輔助方法，實(shí)現(xiàn)對高影響天氣災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行快速、智能地分析與研判，并將預(yù)警信息及時(shí)傳遞給社會公眾，實(shí)現(xiàn)多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)的“早發(fā)現(xiàn)，早分析，早預(yù)警，早處置”，并促使城市氣象防災(zāi)減災(zāi)工作從危機(jī)管理逐漸變?yōu)槲C(jī)管理與風(fēng)險(xiǎn)管理并重，進(jìn)一步提高氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理能力和氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)能力，為城市安全應(yīng)急體系提供有力的氣象服務(wù)支撐。

2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

在國外，法國的多災(zāi)種早期預(yù)警系統(tǒng)(Vigilance System)提供了一套對災(zāi)害早期預(yù)警方法，通過擴(kuò)展原有的預(yù)警信息發(fā)布渠道的基礎(chǔ)上，將重大的災(zāi)害性天氣信息以簡單、明了的方式告知用戶。該系統(tǒng)關(guān)注的是7大類災(zāi)害性天氣(大風(fēng)、暴雨、雷暴、暴雪、熱浪、強(qiáng)降溫和雪崩)可能造成的災(zāi)害影響，對不同的承災(zāi)區(qū)域與承載主體采用了4個(gè)不同級別(紅橙黃藍(lán))的預(yù)警結(jié)果進(jìn)行表示。美國非常重視氣象災(zāi)害預(yù)警，在全美已經(jīng)建立了比較完備的現(xiàn)代化多災(zāi)種預(yù)警體系。通過依靠衛(wèi)星提供的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了24小時(shí)的實(shí)時(shí)氣候監(jiān)測與分析，對龍卷風(fēng)、颶風(fēng)、暴風(fēng)雪以及其他極端天氣進(jìn)行預(yù)警，依靠科學(xué)家的研究分析能力，及時(shí)提供有可能引發(fā)氣象災(zāi)害的邊界氣象條件，并應(yīng)用模式分析預(yù)測災(zāi)害的嚴(yán)重程度后，將災(zāi)害預(yù)警信息通過因特網(wǎng)、電視、廣播等新聞媒介及時(shí)向社會公布。

在國內(nèi)，楊豐政利用河北省徐水縣基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)、多年氣象和歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)，對暴雨洪澇、干旱、高溫、大風(fēng)和冰雹災(zāi)害利用GIS技術(shù)建立氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型，構(gòu)建了徐水縣氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估體系[1]。劉昌杰利用氣象觀測數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù)、天氣預(yù)報(bào)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、歷史災(zāi)情等數(shù)據(jù)，分析了當(dāng)前氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估研究現(xiàn)狀，研究并實(shí)現(xiàn)了基于GIS的氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)精細(xì)化評估系統(tǒng)，提供了功能強(qiáng)大的氣象災(zāi)害指標(biāo)定制工具和常規(guī)氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)的評估及預(yù)估[2]。朱明月對4種主要?dú)庀鬄?zāi)害特征分析的基礎(chǔ)上，以暴雨災(zāi)害為例，建立了適合江蘇省的暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估和區(qū)劃模型，利用GIS的空間分析與地圖制作功能，對省暴雨災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，劃分災(zāi)害區(qū)劃等級[3]。徐雅根據(jù)柳州市多年的氣象災(zāi)情信息和氣候觀測資料，利用數(shù)學(xué)模型及量化指標(biāo)，以GIS技術(shù)為支撐，分別構(gòu)建柳州市的暴雨、雨雪冰凍、干旱等3種主要?dú)庀鬄?zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估，并編制了風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖，利用專家打分法和層次分析法確定不同災(zāi)種的權(quán)重，對柳州市氣象災(zāi)害進(jìn)行綜合評估[4]。吳婧、翟國方等從風(fēng)險(xiǎn)的危險(xiǎn)性和脆弱性兩個(gè)角度出發(fā)，構(gòu)建了汕頭市洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型，并借助GIS空間分析技術(shù)，將洪澇災(zāi)害的影響因子落實(shí)到空間并疊加，最終得到汕頭市洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)空間分布圖，為洪澇風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避以及城市土地的合理利用提供依據(jù)[5]。

總的來說，目前國內(nèi)外對于氣象多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)的分析都是針對區(qū)域性大尺度的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與分析，目前國內(nèi)外利用基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)與GIS技術(shù)，構(gòu)建小尺度面向承載體的精細(xì)化氣象風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與分析體系相關(guān)研究較少，并且在分析結(jié)果的展示方式上主要也是以二維地圖為主，分析與預(yù)警結(jié)果的展示上不夠直觀。

3 項(xiàng)目建設(shè)目標(biāo)與總體框架

本文針對氣象多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判業(yè)務(wù)需求，利用GIS與云計(jì)算等技術(shù)構(gòu)建多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)研判GIS云，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了上海市多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判三維輔助決策平臺。系統(tǒng)整體框架如圖1所示。在數(shù)據(jù)管理方面，采用空間數(shù)據(jù)庫對風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理；在下墊面數(shù)據(jù)的獲取方法上，基于時(shí)空地理信息云服務(wù)實(shí)現(xiàn)了在線調(diào)用“多尺度，多時(shí)態(tài)，多維度，多類型”基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；在風(fēng)險(xiǎn)研判方法上，采用了基于多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)研判GIS云的智能化輔助決策方法，在多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的展示上，采用了三維GIS技術(shù)直觀形象的模擬；在預(yù)警發(fā)布方法上，采用了面向用戶的貼身化預(yù)警服務(wù)方式，使用戶能在預(yù)警發(fā)布的第一時(shí)間獲悉風(fēng)險(xiǎn)等級與應(yīng)該采取的防范措施。

本文創(chuàng)新性地將三維GIS、云服務(wù)等技術(shù)融入氣象多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判業(yè)務(wù)流程中，使得氣象多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判方法更智能，服務(wù)更精細(xì)，產(chǎn)品更直觀，發(fā)布更及時(shí)，并促使氣象服務(wù)在原先宏觀災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)服務(wù)的基礎(chǔ)上，提供面向用戶的“精細(xì)化，貼身化，定制化”多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)。

圖1項(xiàng)目總體框架設(shè)計(jì)

4 基于時(shí)空地理信息云服務(wù)的下墊面數(shù)據(jù)獲取與分析方法

本文提出面向用戶的精細(xì)化多災(zāi)種分析服務(wù)，需要準(zhǔn)確、詳盡的下墊面數(shù)據(jù)作為支撐。以往下墊面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的建設(shè)、應(yīng)用與維護(hù)，都需要花費(fèi)大量的人力與物力，本文為了讓氣象部門更多地關(guān)注自身專業(yè)數(shù)據(jù)與應(yīng)用，從煩瑣的地理信息數(shù)據(jù)加工和昂貴的GIS數(shù)據(jù)處理中解放出來，率先將時(shí)空地理公共云服務(wù)融入氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)建中。時(shí)空地理信息云服務(wù)基于上海市政務(wù)外網(wǎng)，采用分布式在線應(yīng)用方式，能獲取“既有現(xiàn)狀，又有歷史；既有二維，又有三維；既有地上，又有地下；既有線劃，又有影像”的“多尺度，多時(shí)態(tài)，多維度，多類型”基礎(chǔ)地理信息服務(wù)。通過使用時(shí)空地理信息云服務(wù)避免了基礎(chǔ)地理信息的再加工和更新維護(hù)等大量工作，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)資源共享的目的。

此外，時(shí)空地理信息云服務(wù)提供的豐富時(shí)空信息資源與GIS分析功能，不僅為多災(zāi)種氣象風(fēng)險(xiǎn)分析與研判和輔助決策提供了很好的數(shù)據(jù)與空間分析功能支撐，也為“智能氣象”等其他氣象業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供了一套分布式在線獲取下墊面數(shù)據(jù)的方法。

5 面向?qū)ο蟮亩酁?zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析模型

針對以往天氣預(yù)警服務(wù)主要側(cè)重于區(qū)域性整體風(fēng)險(xiǎn)評估，服務(wù)精細(xì)化程度不夠的問題，本文創(chuàng)新性地將基礎(chǔ)地形數(shù)據(jù)、用戶信息與GIS分析方法融入暴雨積澇與大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)這兩個(gè)上海地區(qū)最為主要的氣象風(fēng)險(xiǎn)評估方法中，使得風(fēng)險(xiǎn)分析與評估方法更為科學(xué)，結(jié)果更為準(zhǔn)確。

5.1 社區(qū)暴雨積澇風(fēng)險(xiǎn)分析模型

上海市區(qū)范圍內(nèi)存在較多棚戶區(qū)之類的老式住宅小區(qū)，其排水能力較弱，比較容易受到積澇風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文針對這類風(fēng)險(xiǎn)高敏感用戶，提出了面向住宅社區(qū)的暴雨積澇分析模型。

根據(jù)社區(qū)地形數(shù)據(jù)，使用水文分析功能確定匯水區(qū)，并在此基礎(chǔ)上依據(jù)城市河道、道路和圍墻等時(shí)空信息云中提供的下墊面信息進(jìn)行匯水區(qū)修正。對于每一個(gè)匯水區(qū)，基于土地利用類型確定不同地物的下滲率，并利用SCS模型計(jì)算徑流總量。最后，使用城市暴雨積澇模型，以等體積法為基礎(chǔ)對淹沒深度進(jìn)行修正，得到受暴雨積澇風(fēng)險(xiǎn)影響的社區(qū)范圍與等級。此外，結(jié)合建筑數(shù)據(jù)還能分析社區(qū)內(nèi)每棟建筑的積澇風(fēng)險(xiǎn)，得到所有受影響居民信息。

5.2 戶外廣告牌大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)分析模型

上海由于大型戶外廣告牌較多，比較容易受到臺風(fēng)等大風(fēng)天氣過程影響，造成廣告牌倒伏等安全事故。以往戶外廣告牌數(shù)據(jù)都是以文本圖片結(jié)合二維矢量進(jìn)行管理，很難準(zhǔn)確表達(dá)每個(gè)廣告牌所處的部位以及三維空間位置，在一定程度上影響了戶外廣告牌大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。

針對上述問題，本文首先根據(jù)主要區(qū)域大型戶外廣告牌數(shù)據(jù)，建立廣告牌三維模型，準(zhǔn)確表達(dá)廣告牌大小信息及其所處的三維空間位置與尺寸。在大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)分析中，根據(jù)廣告牌所處風(fēng)環(huán)境與廣告牌三維空間信息，采用靜力計(jì)算方法分析屋頂廣告牌在風(fēng)速及風(fēng)向下的位移響應(yīng)，得出廣告牌大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)等級。

6 多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)研判GIS云

“多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)研判GIS云”是基于多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)信息數(shù)據(jù)庫、風(fēng)險(xiǎn)分析模型庫、風(fēng)險(xiǎn)研判知識庫、風(fēng)險(xiǎn)分析方法以及專家研判案例與方法，利用計(jì)算機(jī)集群，虛擬化以及云計(jì)算等技術(shù)，在上海市氣象局業(yè)務(wù)網(wǎng)中構(gòu)建了一套云服務(wù)。GIS云實(shí)現(xiàn)了根據(jù)當(dāng)前天氣條件與高影響天氣落區(qū)預(yù)報(bào)快速智能地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析與評估，自動(dòng)形成風(fēng)險(xiǎn)評估初步分析結(jié)果，為專家決策提供了有力的技術(shù)支撐。

6.1 基于空間數(shù)據(jù)庫的多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)信息管理方法

以往多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)信息主要以Excel和文本表格的形式進(jìn)行管理，較難進(jìn)行空間查詢與分析，本文把雷電災(zāi)害、暴雨積澇災(zāi)害、大風(fēng)災(zāi)害等歷史災(zāi)情信息；大中小學(xué)、幼兒園、在建工地、農(nóng)田菜地、老式公房等服務(wù)對象數(shù)據(jù)；下立交、易積水路段、易燃易爆場所等風(fēng)險(xiǎn)隱患點(diǎn)數(shù)據(jù)；和高溫對用電負(fù)荷和供水量影響等行業(yè)專題數(shù)據(jù)采用空間數(shù)據(jù)庫的方式進(jìn)行存儲與管理，為實(shí)現(xiàn)多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析奠定了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

6.2 基于知識庫的智能化輔助研判方法

作為氣象風(fēng)險(xiǎn)源的高影響天氣事件具有難以度量、不確定性強(qiáng)、多因素影響和難以歸屬等特性，很難用確切的數(shù)學(xué)模型來描述，因此對其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估是一個(gè)難度較大的課題，在以往更多地依賴于專家的經(jīng)驗(yàn)與知識進(jìn)行人工研判。

本文根據(jù)氣象局多年以來積累的專家對不同天氣類型、不同災(zāi)害分析研判案例，歸納總結(jié)并最終形成多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)研判專家知識庫。知識庫是多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)研判方法的規(guī)則與案例庫，其中主要存儲了在時(shí)間、區(qū)域、實(shí)況天氣監(jiān)測數(shù)據(jù)、歷史災(zāi)情信息等氣象條件下，應(yīng)采用進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)估的風(fēng)險(xiǎn)分析模型?；谥R庫的輔助研判方法，能形成風(fēng)險(xiǎn)研判快報(bào)，為專家決策提供了高效、智能的輔助方法。

6.3 基于云的服務(wù)架構(gòu)方式

由于氣象多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判需要對海量的數(shù)據(jù)與模型進(jìn)行計(jì)算與分析，因此本文采用了基于云的服務(wù)架構(gòu)方式，利用計(jì)算機(jī)集群與虛擬化技術(shù)在氣象局政務(wù)內(nèi)網(wǎng)中構(gòu)建了多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)研判GIS云，解決了數(shù)據(jù)與服務(wù)的共享問題，實(shí)現(xiàn)了在線調(diào)用多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判功能，并且基于云的架構(gòu)也使得系統(tǒng)可重用、可伸縮。

7 面向用戶的多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警發(fā)布方法

本文針對原有信息發(fā)布與傳遞針對性不強(qiáng)的現(xiàn)狀，創(chuàng)新提出了面向受影響用戶的多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)。在形成多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品后，能自動(dòng)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)類型、承災(zāi)范圍與風(fēng)險(xiǎn)等級并結(jié)合下墊面影響用戶分布信息，自動(dòng)利用GIS空間分析功能計(jì)算出承災(zāi)范圍內(nèi)受影響用戶列表，將風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息與防范處置方法實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地發(fā)送到所有受影響用戶手機(jī)中，有效解決了傳統(tǒng)氣象預(yù)警信息“最后一公里”問題，提高了城市的防災(zāi)減災(zāi)能力。

8 多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)三維形象化表達(dá)方法

以往風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)產(chǎn)品較為抽象，需要一定的經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)知識才能理解，本文為了直觀、形象地展示風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，創(chuàng)新性地提出了多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)三維形象化表達(dá)方法，基于時(shí)空信息云平臺中提供的三維現(xiàn)狀場景，對積澇、大風(fēng)以及雷電風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了三維展現(xiàn)與模擬。

8.1 社區(qū)積澇風(fēng)險(xiǎn)三維模擬

系統(tǒng)能自動(dòng)根據(jù)社區(qū)積澇風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果中積澇影響范圍、積澇深度等信息，自動(dòng)在三維場景中根據(jù)二維積澇風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)形成積澇風(fēng)險(xiǎn)三維模擬圖(如圖2，圖3所示)。通過對積澇風(fēng)險(xiǎn)的三維模擬使用戶能直觀地獲悉受影響小區(qū)與積澇風(fēng)險(xiǎn)情況。

圖2 社區(qū)積澇影響范圍與等級

圖3 社區(qū)積澇深度三維模擬

8.2 戶外廣告牌大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)三維展現(xiàn)

系統(tǒng)能自動(dòng)根據(jù)戶外廣告牌大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)分析結(jié)果中得到的每塊戶外廣告牌的風(fēng)險(xiǎn)等級，在三維場景中高亮顯示具有風(fēng)險(xiǎn)的戶外廣告牌，并使用不同顏色表示不同的戶外廣告牌大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)等級，如圖4所示。

圖4 戶外廣告牌大風(fēng)風(fēng)險(xiǎn)

8.3 地閃電磁輻射風(fēng)險(xiǎn)三維表達(dá)

地閃具有一定雷電流強(qiáng)度產(chǎn)生電磁輻射，會對周邊微電子設(shè)備產(chǎn)生干擾與破壞，傳統(tǒng)通過平面范圍很難準(zhǔn)確反映磁場對周邊設(shè)施的影響情況。本文通過地閃電流強(qiáng)度計(jì)算出電磁輻射影響范圍后，在三維場景中將該影響范圍進(jìn)行高亮展示(效果如圖5所示)，通過與周邊建筑的疊置分析，能直觀地獲悉周邊受影響建筑。

圖5 直擊雷磁場影響范圍三維模擬

9 應(yīng)用情況與結(jié)論

本項(xiàng)目的研究成果已應(yīng)用于上海市氣象局一體化服務(wù)平臺多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析與研判業(yè)務(wù)中，不僅大幅提高了多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)分析手段的智能化程度與分析結(jié)果的準(zhǔn)確度，更促使氣象服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)槊嫦虺袨?zāi)體與影響用戶的精細(xì)化多風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)，有效提高了上海市氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理能力和上海氣象災(zāi)害防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)能力。

本項(xiàng)目研究面向用戶的多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警發(fā)布方法，也促使多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息能在第一時(shí)間傳遞給影響用戶，提高了氣象預(yù)警服務(wù)的時(shí)效性與針對性，解決了氣象預(yù)警信息發(fā)布“最后一公里”問題。通過這種多元化氣象多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)防災(zāi)新體系，實(shí)現(xiàn)多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的業(yè)務(wù)化運(yùn)行，進(jìn)一步提升多災(zāi)種風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)水平，推動(dòng)精細(xì)化防災(zāi)減災(zāi)工作，為城市安全應(yīng)急體系提供有力的氣象服務(wù)支撐。