基于本體的山區地質災害應急預案設計

韓樂坤

摘 要：在應對地質災害過程中，應急預案對減少人員傷亡和經濟損失十分重要。但是，當前的地質災害應急預案多為靜態的電子文檔，存在著條文繁雜、表達模糊等問題。為此，本文提出了地學本體知識庫集成和智能推理的技術方法，實現地學知識自動化推理。本文基于函數式編程思想，利用Python編程語言，借助Django框架開發構建了本體知識推理程序，實現了對地質災害的簡單推理與應用。

關鍵詞：本體論;網絡本體語言;地質災害;應急預案;一階邏輯

中圖分類號：P694文獻標識碼：A文章編號：1003-5168（2020）22-0135-03

Abstract： In response to geological disasters， emergency plan is very important to reduce casualties and economic losses. However， the current emergency plans for geological disasters are mostly static electronic documents， which have problems such as complicated provisions and vague expression. Therefore， this paper put forward the technology and method of geoscience ontology knowledge base integration and intelligent reasoning to realize the automatic reasoning of geoscience knowledge. Based on the idea of functional programming， this paper used Python programming language and Django framework to develop and construct ontology knowledge reasoning program， which realized the simple reasoning and application of geological disasters.

Keywords： ontology;OWL;geohazards;emergency plan;first order logic

1 緒論

1.1 研究背景

我國地質災害頻繁發生，給人民群眾的生命財產造成嚴重損失。各級地質災害應急管理部門制定了不同的應急預案。但是，這些預案主要以自然語言描述的靜態文本形式存在，在應急響應時會存在以下問題：靜態文本預案是非結構化文檔，計算機無法識別與處理;應急響應過程設計災害發生地的地理環境、人口分布、應急資源分布等空間信息，靜態文本預案難以快速融合這些空間信息，不能為應急決策提供直觀的依據;在應急響應過程中出現應急資源不充足、應急力量變動、信息不確定等情況時，基于文本預案難以快速調整應急指揮方案。為解決以上問題，有必要通過一種適當的知識表達方式，用計算機可處理的形式表達應急響應知識，并快速智能地為應急響應過程提供所需知識。

1.2 研究目的及意義

由于現有的預案是靜態文本，靜態文本是非結構化的，無法快速融合災害發生地的地理環境等空間信息，也導致應急管理部門不能快速地調整應急方案，不能動態地采取措施。

為有效支持地質災害應急響應行動，本文以計算機可接受的形式表達地質災害應急響應知識，將地質災害知識模型化，旨在實現對地質災害智能化的響應[1-2];同時，也有助于管理部門快速采取措施，盡可能地減少損失，也能支持應急演練。

1.3 國內外研究綜述

近年來，不少科研工作者對地學本體在多方面做了研究，而且也有不少科研院所制訂了詳細的研究方案。

查閱資料可知，世界上很多國家都在開展應急管理信息化和建立地學知識本體庫，以實現數據共享。國外科研工作者提出了一些關于建立本體庫的模型，如ABC模型[3-7]等。國外發達國家在地質災害應急管理方面和技術研究方面起步較早，建立了相對完善的知識庫。

1.4 主要研究內容

本文立足于地質災害應急決策需求，深入分析與研究地質災害管理體系與決策知識來源，構建地質災害的應急響應框架。所做的主要工作具體如下所示。

①將地學時空參考系、與地質年代相關的知識集成到地學本體知識庫中。

②利用OWL（Web Ontology Language，網絡本體語言）構建地學本體知識庫。OWL是以樹狀組織地學的知識，該知識中包括與地質災害相關的個體、屬性、關系、規則、公理、函數等。例如，某個滑坡是個體，滑坡的發生時間與發生地點是屬性，則滑坡是地質災害的一種繼承關系。

③通過Python將地學知識庫中的知識（OWL）解析為JSON格式的字符串。與靜態文本相比，JSON是結構化的，能夠直接被計算機識別并計算。同時，JSON有助于應急管理部門快速采取措施。

④地學知識結構化以后，使用一階邏輯和前向鏈接等算法，基于函數式編程和面向對象編程實現對地質災害的簡單推理與應用。

2 地學知識庫的集成

構建一個統一的地學時空參考框架，基于EPSG空間參考系數據庫和OGCWKT標準，設計和建立了時空參考系數據庫，設計開發了一個可提供參考系查詢瀏覽和三維可視化的簡單的原型系統。時空參考框架的優點是空間參考系的參考橢球體可通過X3D顯示其三維模型;缺點是時間參考系不夠完善。

時間參考系（地質年代）：研究了如何建立地質年代參考系的基本理論問題，并實現了地質年代參考系的一些基本功能。時間參考系（地質年代）的優點是采用JSON組織地學時間參考系，創建時間參考系數據庫;缺點是時間參考系數據庫內容不夠完善，查詢功能單一。

地學時空參考系WEB服務：建立了完善的空間、時間參考系——國際地質年代表。地學時空參考系WEB服務的主要優點是建立了完善的空間時間參考系;缺點是未能實現智能推理。

進一步完善地學本體庫，添加地質災害類及應地質災害應急管理部門類。

3 制定邏輯規則及推理

3.1 一階邏輯的推理

邏輯語言的模型是組成可能世界的形式結構。每個模型連接的是邏輯語句的詞匯和可能世界中的元素，由此可以確定任一語句的真值。命題邏輯連接的是命題符號和預定義的相應真值。一階邏輯模型包含對象，模型的域是它所包含的對象或元素。一階邏輯要求模型的域不為空。數學上說，這些對象是什么無關緊要，緊要的是每個特定的模型中包含多少對象。

一階邏輯的基本句法元素是表示對象、關系和函數的符號。因此，這些符號分為三類：表示對象的常量符號;表示關系的謂詞符號;表示函數的函詞。

3.2 一階邏輯與前向鏈接算法定義地質災害應急規則

根據《國家突發地質災害應急預案》定義相應的應急處理規則[1]如下所示。

3.2.1 災害在災害預警響應規則。表1為不同預警等級下相應的響應措施。

將表1定義的規則用一階邏輯的推理表示：

3.2.2 等級判定規則。表2為不同災情等級下的相應判定條件。

將表2定義的規則用一階邏輯表示。

當受威脅人數大于等于1 000人或潛在經濟損失大于等于10 000萬元時，判定為特大型地質災害險情或災情，其一階邏輯的推理如式（2）所示。

當受威脅人數在500以上（包括500人）1 000人以下或潛在經濟損失大于等于5 000萬元、小于10 000萬元時則判定為大型地質災害災情，其一階邏輯的推理如式（3）所示。

當受威脅人數在100以（包括100人）上500人以下或潛在經濟損失大于500萬元、小于等于5 000萬元時則判定為中型地質災害險情或災情，其一階邏輯的推理如式（4）所示。

當受威脅人數小于100或潛在經濟損失小于500萬元時，則判定為小型地質災害險情或災情，其一階邏輯的推理可以表示為式（5）：

3.3 函數式編程構建推理機

如圖1所示，將JSON格式的文件解析為主體、謂詞與客體。主體包括Geohazard、Earthquake等。謂詞即主客體之間的關系。將主體間的關系即謂詞作為CGeohazard的實例[8-10]。

應急管理事件的流程如圖2所示。當地質災害發生時，應急管理部門首先要判斷是災情還是險情，對災情和險情分別判定級別，根據地質災害的級別上報，相關部門采取相應措施。

4 結論與展望

本文在地學領域智能應急決策支持模型應用需求的驅動下，將本體理論應用到地學領域，實現基于OWL的地學知識庫的集成和基于函數式編程的智能推理，并且以地質災害的應急預案、響應、決策為例構建智能決策模型。最終取得以下成果：基于Django的Model模型構建基本的地學知識框架，擴展了Django的Model模型;通過一階邏輯和JSON格式表達了本體知識模型，并將知識規則存儲到數據庫中。

參考文獻：

[1]王艷妮，劉剛.地質災害領域本體的研究與應用[J].地理與地理信息科學，2011（6）：36-40.

[2]溫立.基于本體的應急決策知識模型研究[D].大連：大連理工大學，2008.

[3]安楊，趙波.基于Ontology的地理服務描述[J].計算機工程，2005（12）：4-6.

[4]劉曉慧，崔健，蔡菲.突發地質災害應急響應知識地理本體建模及推理[J].地理與地理信息科學，2018（4）：7-12.

[5]耿科明，袁方.Jena推理機在基于本體的信息檢索中的應用[J].微型機與應用，2005（10）：62-64.

[6]拉塞爾，諾維格.人工智能：一種現代的方法[M].3版.北京：清華大學出版社，2011.

[7]楊先洪，諸云強，朱騰，等.基于本體的地學數據建庫方法[J].中國科技資源導刊，2017（5）：30-36.

[8]顏麗.基于范疇論的應急預案語義模型研究[D].南京：南京郵電大學，2011.

[9]彭王星.數據信息在災害領域本體應用[J].資源節約與環保，2013（9）：126-126.

[10]張靜.基于本體的突發事件應急決策知識模型研究[D].天津：南開大學，2010.