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基于IOM模型的暴雨災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2019-04-28 12:24:23孫彩云
現(xiàn)代電子技術(shù) 2019年24期
關(guān)鍵詞:人工智能

摘要:為了開展氣象災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作,文中提出一種基于IOM模型的暴雨災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估系統(tǒng)。通過基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的收集和分析,結(jié)合多學(xué)科的理論和知識(shí),采用先進(jìn)的算法與IOM模型,構(gòu)建人機(jī)交互、分布式采集數(shù)據(jù)的暴雨災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)以社區(qū)為基本單元的災(zāi)害直接、間接經(jīng)濟(jì)損失和減災(zāi)服務(wù)效益評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:系統(tǒng)能夠自動(dòng)生成典型受災(zāi)區(qū)域的防御對(duì)策建議;其完全基于SOA服務(wù)體系架構(gòu)的服務(wù)封裝和應(yīng)用構(gòu)建共享技術(shù),具有優(yōu)秀的開放、可集成性;采用B/S結(jié)構(gòu)的三層架構(gòu)體系,用戶端不需要安裝軟件,通過瀏覽器即可使用系統(tǒng)各項(xiàng)功能。

關(guān)鍵詞:暴雨災(zāi)害;經(jīng)濟(jì)損失;評(píng)估系統(tǒng);IOM;建立模型;人工智能

中圖分類號(hào):TN911-34

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

文章編號(hào):1004-373X( 2019) 24-0075-04

0 引 言

研究表明,中國(guó)的極端降水事件趨多、增強(qiáng),尤其在20世紀(jì)90年代,極端降水量比例趨于增大[1]。臺(tái)風(fēng)、暴雨以及洪澇災(zāi)害是我國(guó)東部沿海地區(qū)最嚴(yán)重的氣象災(zāi)害,因此做好臺(tái)風(fēng)和暴雨災(zāi)害的災(zāi)害評(píng)估,對(duì)于政府科學(xué)判定災(zāi)害的綜合影響程度和評(píng)價(jià)減災(zāi)效益均有重要的參考價(jià)值。伴隨國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,我國(guó)的城市化進(jìn)程日益向前推進(jìn),城市數(shù)目增多、規(guī)模擴(kuò)大,城市人口數(shù)量迅速增長(zhǎng)。與之相應(yīng)地,大量社會(huì)財(cái)富和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也更加集中于城市,2017年社會(huì)固定資產(chǎn)投資中有96%集中于城鎮(zhèn)。密集的建筑群和不斷增加的人口,尤其是盛夏時(shí)節(jié),空調(diào)、汽車尾氣更加重了熱量和氣溶膠的排放,使城市溫度高于郊區(qū),形成“熱島效應(yīng)”。近地面空氣加熱后,大氣不穩(wěn)定度增加,對(duì)流活動(dòng)增多;城區(qū)空氣中凝結(jié)核較多,有利于雨滴的形成;城市的下墊面粗糙度大減慢降水天氣系統(tǒng)的移速,延長(zhǎng)城區(qū)降水時(shí)間,形成“雨島效應(yīng)”[2-5]。近年來國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)暴雨災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估開展了大量研究,并取得了不少研究成果[6-10]。為此,開展高影響天氣氣象災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作,對(duì)指導(dǎo)社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)生活和科學(xué)有效的防災(zāi)減災(zāi)都具有特別重要的現(xiàn)實(shí)意義。

系統(tǒng)利用在線地圖平臺(tái)進(jìn)行二次開發(fā),所有地理信息、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、指標(biāo)體系全部存儲(chǔ)于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。地理信息由系統(tǒng)管理員進(jìn)行維護(hù)并自動(dòng)生成地理圖層疊加文件;災(zāi)情評(píng)估人員利用基礎(chǔ)信息錄入指標(biāo)體系相關(guān)數(shù)據(jù),調(diào)用評(píng)估模型進(jìn)行災(zāi)情直接和間接經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估,系統(tǒng)自動(dòng)生成評(píng)估報(bào)告供下載打印;歷次的災(zāi)情數(shù)據(jù)自動(dòng)錄入到災(zāi)情數(shù)據(jù)庫(kù)中,供歸檔和查詢統(tǒng)計(jì)。普通用戶可以通過普通電腦利用瀏覽器訪問系統(tǒng),可以查詢到開放的氣象災(zāi)害統(tǒng)計(jì)情況。系統(tǒng)主界面如圖1所示。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)充分考慮業(yè)務(wù)與功能的緊密結(jié)合,并根據(jù)應(yīng)用需求和設(shè)計(jì)原則,將系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)劃分為四層,分別是數(shù)據(jù)層、對(duì)接層、應(yīng)用層及用戶層。硬件網(wǎng)絡(luò)及通信技術(shù)體系、政策法規(guī)、規(guī)章制度、各種技術(shù)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)及系統(tǒng)安全保障體系則貫穿于全部四個(gè)層次。

1)數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層由業(yè)務(wù)實(shí)體數(shù)據(jù)庫(kù)、字典庫(kù)、地理信息庫(kù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)邏輯函數(shù)庫(kù)組成。

2)對(duì)接層。該層構(gòu)成了本系統(tǒng)的應(yīng)用服務(wù)平臺(tái),是本項(xiàng)系統(tǒng)資源的管理者,也是服務(wù)的提供者,是業(yè)務(wù)應(yīng)用的重要部分。考慮到本項(xiàng)系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)共享和分發(fā)服務(wù)的需求,采用國(guó)際上流行的中間件技術(shù)設(shè)計(jì)開放的公共數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用服務(wù)平臺(tái),符合系統(tǒng)自身的需求和擴(kuò)展需求。

3)應(yīng)用層。該層是面向氣象各類用戶,提供災(zāi)情管理、易撈點(diǎn)管理、經(jīng)濟(jì)損失模型、產(chǎn)品報(bào)告管理、系統(tǒng)管理等。

4)用戶層。用戶層由業(yè)務(wù)人員、決策人員、管理人員、其他用戶組成。

整個(gè)系統(tǒng)的支撐技術(shù)包括.NET技術(shù)、MVC框架、數(shù)據(jù)分析挖掘、扁平化UI設(shè)計(jì)、GIS技術(shù)等。系統(tǒng)通過集成部署方式,安裝在氣象局服務(wù)器,其他用戶可通過互聯(lián)網(wǎng)專線接入到氣象局網(wǎng)絡(luò)使用系統(tǒng)。

2 經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估模型

2.1 直接經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估模型

系統(tǒng)采用兩種途徑評(píng)估災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失。一是通過構(gòu)建指標(biāo)體系,采用多元線性回歸模型、模糊分析算法、灰色關(guān)聯(lián)模型,利用主成分BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)歷史災(zāi)情數(shù)據(jù)模擬加權(quán),評(píng)估直接經(jīng)濟(jì)損失值或劃分災(zāi)情等級(jí);二是采用普查和抽樣調(diào)查相結(jié)合的方法,根據(jù)災(zāi)損率曲線,計(jì)算不同水深情境下的直接經(jīng)濟(jì)損失值。

2.2 間接經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估模型

該模型主要用于評(píng)估一次災(zāi)害給不同產(chǎn)業(yè)帶來的間接經(jīng)濟(jì)損失。投入產(chǎn)出(Input/Output Model,IOM)模型一個(gè)突出功能是能夠模擬和計(jì)算災(zāi)害對(duì)經(jīng)濟(jì)擾動(dòng)產(chǎn)生的連鎖反應(yīng)和波及效應(yīng)。IOM模型基于投入產(chǎn)出矩陣,描述了經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的所有產(chǎn)業(yè)部門之間購(gòu)買與消費(fèi)經(jīng)濟(jì)流的交互作用,通過中間消費(fèi)需求變化評(píng)估災(zāi)害對(duì)一個(gè)或多個(gè)部門的經(jīng)濟(jì)影響。目前大部分投入產(chǎn)出表都是靜態(tài)型投入產(chǎn)出表,即計(jì)量單位采用貨幣計(jì)量單位的投入產(chǎn)出表,基本形式見表1。

從投入產(chǎn)出表來看,投入產(chǎn)出相互交叉形成行平衡關(guān)系、列平衡關(guān)系,這些行平衡關(guān)系或列平衡關(guān)系體現(xiàn)了同一部門的平衡關(guān)系和全社會(huì)的平衡關(guān)系。行平衡關(guān)系反映了各生產(chǎn)部門對(duì)某種產(chǎn)品的消耗量以及這種產(chǎn)品作為最終產(chǎn)品使用量的恒等關(guān)系。

3 功能模塊

系統(tǒng)共分為首頁(yè)、系統(tǒng)管理、災(zāi)情信息、基礎(chǔ)地理信息、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和防御對(duì)策、經(jīng)濟(jì)損失模型六大功能模塊。

3.1 首頁(yè)地理信息展示

首頁(yè)地圖分地形圖、行政圖和遙感圖三種底圖顯示;提供圖層控制工具欄,包括:易澇點(diǎn)、建筑處、社區(qū)中心。對(duì)易澇點(diǎn)的選擇提供多種方式:矩陣區(qū)域、正多邊形方式、圓形方式等。首面默認(rèn)顯示龍華新區(qū)的行政區(qū)域。

3.2 災(zāi)情記錄維護(hù)

提供通過易澇點(diǎn)快速定位災(zāi)情記錄功能,能夠增加、編輯和刪除災(zāi)情記錄;可以通過設(shè)置開始日期、結(jié)束日期和受災(zāi)地點(diǎn)進(jìn)行檢索災(zāi)情,支持模糊查詢。

3.3 易撈點(diǎn)信息管理

易澇點(diǎn)主要信息包括:名稱、經(jīng)度、緯度和所在的社區(qū),可以手動(dòng)添加、編輯易澇點(diǎn)信息。

3.4 社區(qū)邊界管理

將社區(qū)的邊界通過若干個(gè)邊界點(diǎn)來進(jìn)行逼近,每個(gè)點(diǎn)有經(jīng)度和緯度值,支持對(duì)邊界點(diǎn)的檢索和批量導(dǎo)人功能。

3.5 社區(qū)資產(chǎn)量管理

社區(qū)資產(chǎn)重要描述包括:所屬社區(qū)、所屬易澇點(diǎn)、所屬行業(yè)、資產(chǎn)類別和財(cái)產(chǎn)價(jià)值量。提供根據(jù)所屬行業(yè)、資產(chǎn)類別和易澇點(diǎn)的檢索功能,可以手動(dòng)單個(gè)添加社區(qū)資產(chǎn)信息,也可以批量導(dǎo)入社區(qū)資產(chǎn)記錄,提供刪除社區(qū)資產(chǎn)記錄的功能。

3.6 間接經(jīng)濟(jì)損失模型管理

提供對(duì)農(nóng)林牧漁業(yè)、煤炭開采和洗選業(yè)、石油和氣開采業(yè)等若干行業(yè)之間的投入產(chǎn)出表的維護(hù);可以批量導(dǎo)入投入產(chǎn)出表,提供檢索功能。該表被用來進(jìn)行行業(yè)間接經(jīng)濟(jì)損失的計(jì)算。

3.7 直接經(jīng)濟(jì)災(zāi)損率管理

直接經(jīng)濟(jì)損失與資產(chǎn)所在社區(qū)、所在易澇點(diǎn)和資產(chǎn)類別有關(guān),不同的資產(chǎn)在各個(gè)水深下對(duì)應(yīng)有不同的災(zāi)損率,支持對(duì)災(zāi)損率的單個(gè)錄入和批量導(dǎo)人,對(duì)于各資產(chǎn)已有的水深和災(zāi)損率記錄可以給出水深和災(zāi)損率曲線圖。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

系統(tǒng)采用MVC設(shè)計(jì)模式,其具有可移植性高、低耦合、高適用性和高重用性的特點(diǎn)。MVC將視圖層和業(yè)務(wù)層嚴(yán)格分離,允許更改視圖層代碼而不用重新編譯模型和控制器代碼,可快速響應(yīng)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)流程或者業(yè)務(wù)規(guī)則的改變。MVC模式允許使用各種不同樣式的視圖來訪問同一個(gè)服務(wù)器端的業(yè)務(wù)邏輯,包括任何Web( HTTP)瀏覽器或者無線瀏覽器(WAP)。系統(tǒng)數(shù)據(jù)持久層支持多數(shù)據(jù)庫(kù)隨意切換,可快速響應(yīng)不同的部署環(huán)境。

4.1 基礎(chǔ)地理信息加載到內(nèi)存

通過調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)過Pro_Getlnterest,將數(shù)據(jù)表中的易澇點(diǎn)加載到內(nèi)存表DataSource中。

DataTableIPRuleTable=sqIHelperLocal.ExecuteDatatable( "Pro_Getlnterest”, queryParamters)

IPRuleTable.TableName=ftTablelt:

query.TotalCount=TypeHelper.Tolnt( TotalCountParam.Value);

ListDataSource=newList():

foreach( DataRowrowinIPRuleTable.Rows)

{DataSource.Add( newlnterest{

CommunitVCode=TypeHelper. ToString ( (row[”Community-Code”])),

CreateTime=TypeHelper.ToDataTime(( row[CreateTime】)),

InterestId=TypeHelper.ToString(( row["Interestld”])),

InterestName=TypeHelper.ToString(( row[”InterestName”])),

Lat=TypeHelper.ToDecimal(( row[Lat】)),

Lon=TypeHelper.ToDecimal(( row["Lon7])),

OrderNum=TypeHelper.Tolnt(( row[”O(jiān)rderNum”】)),

});}}

4.2 直接經(jīng)濟(jì)損失計(jì)算

計(jì)算某次災(zāi)情的各資產(chǎn)直接經(jīng)濟(jì)損失,其中,re-cord.FloodDepth為本次水深,dicList為各類資產(chǎn)類別。

DisasterRecord record= query.QueryContent;

decimal depth= record.FloodDepth;

List result= new List();

DictionarVValueListQuery dictionaryValueListQuery = newDictionarYValueListQuery();

dictionarvValueListQuery. Dictionary=new Dictionary{ Dic-tionarVName=”PropertyType”};

List dicList=DictionaryManager. GetValues-View( dictionaryValueListQuery);

4.3 間接經(jīng)濟(jì)損失模型

計(jì)算某次災(zāi)情的各資產(chǎn)間接經(jīng)濟(jì)損失,其中,In-dustryEconomicLossExt為各行業(yè)損失,Dictionary為行業(yè)分類。

DisasterRecord record= query.QueryContent;

string industryLoss= record.IndustryEconomicLossExt;

DictionaryValueListQuery dictionaryValueListQuery = newDictionaryValueListQuery();

dictionarvValueListQuery.Dictionary=new Dictionary{ Dic-tionaryName=”IndustryType”);

List< DictionaryValue>listlndustryType=DictionaryManager.GetValuesView( dictionaryValueListQuery);

5 結(jié)語

本文給出了暴雨災(zāi)害經(jīng)濟(jì)損失評(píng)估系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法,介紹了系統(tǒng)采用的理論模型、主要功能及實(shí)現(xiàn)方法。以后將進(jìn)一步改善系統(tǒng)的人機(jī)界面,豐富統(tǒng)計(jì)分析功能,實(shí)現(xiàn)與氣象局其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)的無縫對(duì)接,提供各類更具針對(duì)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。力爭(zhēng)改善系統(tǒng)的用戶界面和數(shù)據(jù)輸入方式,提高系統(tǒng)的黏合度和用戶體驗(yàn)。注重安全性考慮,對(duì)關(guān)鍵數(shù)據(jù)的操作提高認(rèn)證等級(jí),降低系統(tǒng)使用風(fēng)險(xiǎn),保證后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)的安全性。

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作者簡(jiǎn)介:孫彩云(1979-),碩士,實(shí)驗(yàn)師,研究方向?yàn)闊o線傳感器、智慧化信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)集成。

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