化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)

陳 松,朱東升,左欽文,蘇宏藝

(軍事科學(xué)院防化研究院， 北京 102205)

1 引言

近年來(lái)，由于國(guó)家或地區(qū)間的利益沖突所導(dǎo)致的傳統(tǒng)化學(xué)安全威脅依然存在。同時(shí)，以次生化學(xué)危害、化學(xué)恐怖活動(dòng)和工業(yè)化學(xué)事故為主要代表的非傳統(tǒng)化學(xué)威脅正日益加劇[1]。未來(lái)發(fā)生化學(xué)危害事件后，需快速預(yù)測(cè)分析化學(xué)物質(zhì)動(dòng)態(tài)分布態(tài)勢(shì)，為決策人員制定應(yīng)對(duì)方案、最大限度降低危害影響提供依據(jù)。

現(xiàn)有的化學(xué)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)是建立在二維基礎(chǔ)上，缺乏空間態(tài)勢(shì)探測(cè)感知及呈現(xiàn)能力，因此，亟需探索建立基于三維感知的化學(xué)威脅態(tài)勢(shì)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)化學(xué)污染物的三維感知和三維態(tài)勢(shì)顯示，以滿足化學(xué)危害事件精準(zhǔn)決策的需要。

2 化學(xué)危害事件與三維態(tài)勢(shì)感知

態(tài)勢(shì)即事物發(fā)展的狀態(tài)與趨勢(shì)，本質(zhì)上是相關(guān)事件在時(shí)間和空間上一系列事實(shí)的集合，這些事實(shí)由目標(biāo)間的相互關(guān)系所組成[2-3]。態(tài)勢(shì)感知是通過(guò)探測(cè)和偵察手段獲取相關(guān)區(qū)域的當(dāng)前狀態(tài)，在傳感器級(jí)數(shù)據(jù)融合的基礎(chǔ)上，結(jié)合多源信息進(jìn)行綜合處理，進(jìn)行態(tài)勢(shì)元素聚類，形成當(dāng)前態(tài)勢(shì)，并在態(tài)勢(shì)圖上呈現(xiàn)[4]。

污染事件中，化學(xué)信息來(lái)源廣泛、信息量大，面對(duì)大量化學(xué)信息，由于區(qū)域數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性，使決策人員很難快速地獲取有效信息。因此，需要及時(shí)全面收集污染區(qū)域化學(xué)信息并進(jìn)行融合與處理，在態(tài)勢(shì)圖中呈現(xiàn)，使決策人員能夠快速、直觀和全面地掌握污染區(qū)域化學(xué)情況。

化學(xué)危害事件態(tài)勢(shì)感知即是對(duì)化學(xué)威脅進(jìn)行的探測(cè)與偵察，通過(guò)對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析融合，得到實(shí)時(shí)的化學(xué)污染狀態(tài)及擴(kuò)散趨勢(shì)。化學(xué)危害事件態(tài)勢(shì)感知的最終目的是為了對(duì)化學(xué)威脅態(tài)勢(shì)結(jié)果進(jìn)行有效分析利用，得到相應(yīng)的防范決策策略，為有效效防護(hù)提供重要依據(jù)。

在態(tài)勢(shì)感知方面，美國(guó)基于已建立的聯(lián)合報(bào)警與報(bào)告網(wǎng)絡(luò)(JWARN)[5-6]，配合聯(lián)合效應(yīng)模型(JEM)[7]和聯(lián)合作戰(zhàn)效果集成系統(tǒng)(JOEF)[8]等軟件資源，構(gòu)建了聯(lián)合項(xiàng)目管理信息系統(tǒng)(JPMIS)[9]，形成了化學(xué)戰(zhàn)場(chǎng)信息化建設(shè)體系，完成了化學(xué)信息從感知獲取、分發(fā)傳遞到處理上報(bào)、決策再反饋的全過(guò)程(圖1)。

我國(guó)在化學(xué)危害事件態(tài)勢(shì)感知方面的研究起步較晚，存在數(shù)據(jù)來(lái)源單一、多源融合能力弱、空間感知能力不足、危害評(píng)估能力弱、支撐模型少等問(wèn)題。

由于化學(xué)污染物具備空間三維特性，基于三維空間數(shù)據(jù)的態(tài)勢(shì)融合方法能夠充分考慮空間維度，更好地還原真實(shí)場(chǎng)景，融合結(jié)果更符合實(shí)際擴(kuò)散趨勢(shì)。通過(guò)污染物梯度分布的三維態(tài)勢(shì)剖面分析，能夠有效確定實(shí)際撤離或需要防護(hù)的范圍，從而提高了指揮決策能力，實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)防護(hù)要求，降低了防護(hù)成本。

化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知是指基于三維空間的對(duì)化學(xué)污染事件的當(dāng)前狀態(tài)及發(fā)展趨勢(shì)的探測(cè)、預(yù)報(bào)和三維動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)。將多傳感器數(shù)據(jù)融合分析技術(shù)應(yīng)用于區(qū)域化學(xué)全域感知，特別是利用好地面、空中多域傳感器進(jìn)行立體融合，并結(jié)合三維態(tài)勢(shì)顯示，可極大提升對(duì)化學(xué)威脅的立體、多源、多域情報(bào)感知能力。

3 化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)構(gòu)成

3.1 化學(xué)危害事件感知及處置流程

根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)水平，對(duì)化學(xué)危害事件處置流程進(jìn)行設(shè)計(jì)。如圖2所示。

圖2 化學(xué)危害事件處置流程框圖

1) 某區(qū)域受到化學(xué)恐怖襲擊或者化學(xué)物質(zhì)泄露，利用通用平臺(tái)報(bào)警系統(tǒng)初步獲取化學(xué)危害物質(zhì)信息，完成對(duì)危害程度的初步估算，結(jié)合氣象信息和地理環(huán)境數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)大致影響范圍，完成對(duì)危害區(qū)域的偵察部署決策；

2) 派遣偵察車、無(wú)人機(jī)以到達(dá)指定區(qū)域，結(jié)合固定偵測(cè)站等探測(cè)設(shè)備進(jìn)行化學(xué)物質(zhì)的現(xiàn)場(chǎng)偵察，收集更為詳細(xì)的化學(xué)物質(zhì)濃度等相關(guān)數(shù)據(jù)；

3) 獲取傳感器發(fā)回的數(shù)據(jù)后，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理工作，剔除冗余、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，定位威脅區(qū)域中心點(diǎn)數(shù)量；

4) 利用已獲得的化學(xué)物質(zhì)濃度分布及時(shí)變濃度信息，利用源相反演技術(shù)確定化學(xué)危害事件參數(shù)，為后續(xù)危害擴(kuò)散預(yù)測(cè)及威脅態(tài)勢(shì)融合提供重要的背景場(chǎng)數(shù)據(jù)；

5) 利用源相預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)作為背景場(chǎng)數(shù)據(jù)，與現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，得到化學(xué)危害物質(zhì)濃度信息更準(zhǔn)確的分析場(chǎng)數(shù)據(jù)，融合結(jié)果能夠捕捉微小變化，相較背景場(chǎng)具有更好的解析觀測(cè)能力，分析場(chǎng)在保留預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)資料優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)信息對(duì)背景場(chǎng)進(jìn)行有效修正[10]；

6)最后，利用三維可視化技術(shù)，對(duì)分析場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行污染態(tài)勢(shì)的三維可視化處理，完成對(duì)危害區(qū)域的呈現(xiàn)、預(yù)測(cè)和區(qū)域報(bào)警及威脅分析，為最終的化學(xué)危害事件處置決策提供重要依據(jù)。

3.2 化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)架構(gòu)及模塊功能

針對(duì)化學(xué)威脅實(shí)際，結(jié)合化學(xué)危害事件處置流程，設(shè)計(jì)化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)體系架構(gòu)，如圖3所示。系統(tǒng)包括探測(cè)器接口模塊、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、源相反演模塊、數(shù)據(jù)融合模塊和污染物三維顯示模塊等5個(gè)模塊，通過(guò)流程化處理，實(shí)現(xiàn)從信息采集到態(tài)勢(shì)展示，最后協(xié)助決策人員完成防范與應(yīng)對(duì)策略的制定。化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知體系運(yùn)行詳細(xì)流程如圖4所示。

圖3 化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)體系架構(gòu)框圖

圖4 化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)運(yùn)行流程框圖

1) 探測(cè)器接口模塊。探測(cè)器接口模塊包括通用平臺(tái)報(bào)警部分和現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)部分，通用平臺(tái)報(bào)警模塊即安裝在各類設(shè)備設(shè)施或建筑中的通用報(bào)警設(shè)備，負(fù)責(zé)對(duì)化學(xué)危害物質(zhì)泄漏等事件的常態(tài)化監(jiān)測(cè)，在發(fā)生化學(xué)危害事件后，通用報(bào)警平臺(tái)首先發(fā)現(xiàn)化學(xué)污染，并及時(shí)向上級(jí)匯報(bào)相關(guān)污染信息，指揮中心收到信息后，由現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量設(shè)備前往危害區(qū)域進(jìn)行更一步的探測(cè)工作。現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)部分由空中、地面機(jī)動(dòng)式和固定式探測(cè)器組成，在多部門聯(lián)合協(xié)同中還可以增加其他部門間的各類傳感器作為補(bǔ)充，實(shí)現(xiàn)多種資源的綜合利用。

探測(cè)器接口采用通用接口模組形式，實(shí)現(xiàn)模塊化、通用化，做到傳感器的即插即用以及部門間的協(xié)同使用。接口類型包括有線型接口和無(wú)線型接口，適應(yīng)各種傳感器的需要，豐富探測(cè)手段。

在以往探測(cè)系統(tǒng)中，僅包含地面?zhèn)蓽y(cè)設(shè)備，獲取的數(shù)據(jù)為地面數(shù)據(jù)，可近似認(rèn)為在二維平面空間中獲取數(shù)據(jù)。而本系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，偵測(cè)過(guò)程中加入了無(wú)人機(jī)作為空中偵測(cè)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)了對(duì)立體空間污染物濃度的探測(cè)，提高了探測(cè)的廣度和精度。

2) 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。采集到的化學(xué)污染物原始數(shù)據(jù)具有稀疏性，并且由于某些主觀或客觀原因造成數(shù)據(jù)的誤報(bào)及離群點(diǎn)的出現(xiàn)，即與其他樣本數(shù)據(jù)存在明顯不一樣特征的點(diǎn)。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊負(fù)責(zé)對(duì)傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，去除離散點(diǎn)、誤報(bào)數(shù)據(jù)及相關(guān)性小的數(shù)據(jù)，從而使得融合結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理中主要用到離群點(diǎn)檢測(cè)算法[11]和聚類算法[12]，通過(guò)離群點(diǎn)檢測(cè)算法剔除異常數(shù)據(jù)，聚類算法實(shí)現(xiàn)對(duì)襲擊源數(shù)量的確定。針對(duì)各類探測(cè)器數(shù)據(jù)形式各異的問(wèn)題，需要通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化來(lái)實(shí)現(xiàn)，可以嘗試以本體[13]的方法解決各類探測(cè)器數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化問(wèn)題。

3) 源相反演模塊。化學(xué)污染源的定位是化學(xué)事故應(yīng)急處置的基礎(chǔ)與關(guān)鍵，源相反演模塊能夠利用已經(jīng)獲取的空間探測(cè)數(shù)據(jù)信息，反演出化學(xué)污染源，進(jìn)而為化學(xué)污染物的擴(kuò)散提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息，利用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)信息通過(guò)高斯煙團(tuán)模型可以實(shí)現(xiàn)對(duì)污染范圍的動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)，該預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)可以為進(jìn)一步的數(shù)據(jù)融合提供重要的背景場(chǎng)信息。源相反演模塊是基于最優(yōu)化理論方法，通過(guò)建立預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)間的最佳匹配，求解目標(biāo)函數(shù)得到。

4) 數(shù)據(jù)融合模塊。數(shù)據(jù)融合模塊對(duì)獲取的地面、空中三維數(shù)據(jù)進(jìn)行融合迭代處理，得到更為準(zhǔn)確的態(tài)勢(shì)融合結(jié)果。首先在初始?xì)庀蟆⒌乩怼⑽镔|(zhì)特性條件基礎(chǔ)上，依據(jù)遙測(cè)初報(bào)數(shù)據(jù)，初始化下風(fēng)向危害預(yù)測(cè)；當(dāng)污染監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲得后，再逐次進(jìn)行預(yù)測(cè)修正；不斷更新迭代監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，得到校準(zhǔn)信息，同時(shí)調(diào)制出最新的污染范圍，以便掌控污染范圍；借助最新掌握的污染態(tài)勢(shì)，可作為擬定防護(hù)決策的參考依據(jù)。態(tài)勢(shì)融合模型示意圖如圖5。融合算法主要有貝葉斯模型平均方法[14]、三維變分同化算法[10]等。

圖5 態(tài)勢(shì)融合模型示意圖

5) 污染態(tài)勢(shì)三維顯示模塊。污染態(tài)勢(shì)三維顯示模塊負(fù)責(zé)對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行三維態(tài)勢(shì)顯示，通過(guò)三維圖像能夠準(zhǔn)確掌握化學(xué)污染物的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)以及氣象條件作用，能夠清晰直觀的掌握污染物飄散的空間區(qū)域，相比二維態(tài)勢(shì)顯示具有更高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在源相反演系統(tǒng)基礎(chǔ)上生成的化學(xué)污染物擴(kuò)散模型能夠生成污染物擴(kuò)散趨勢(shì)圖(圖6)，結(jié)合三維顯示實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)態(tài)勢(shì)的預(yù)測(cè)。

圖6 三維顯示效果圖

4 化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)模型設(shè)計(jì)

化學(xué)危害事件發(fā)生后，相應(yīng)區(qū)域?qū)a(chǎn)生化學(xué)污染物煙團(tuán)，煙團(tuán)在風(fēng)力等大氣作用下發(fā)生擴(kuò)散，形成較大的危害區(qū)域，本研究目的則是在化學(xué)污染物濃度探測(cè)基礎(chǔ)上，建立擴(kuò)散區(qū)域的仿真模型。在探測(cè)器數(shù)量不受限的情況，盡量布設(shè)較多探測(cè)器，通過(guò)獲取探測(cè)器數(shù)據(jù)并顯示，則能夠得到對(duì)化學(xué)污染物當(dāng)前擴(kuò)散狀態(tài)的精確呈現(xiàn)，通過(guò)不斷刷新探測(cè)器數(shù)據(jù)，能夠獲得化學(xué)污染物擴(kuò)散的動(dòng)態(tài)過(guò)程。但在實(shí)際的應(yīng)用中，化學(xué)污染物探測(cè)器的數(shù)量是有限的，無(wú)法大量布設(shè)探測(cè)裝置，因此，需要通過(guò)仿真建模手段模擬化學(xué)污染物的擴(kuò)散狀態(tài)。

在明確化學(xué)污染物釋放源位置及釋放源強(qiáng)的情況下，根據(jù)大氣擴(kuò)散基本理論，利用高斯煙團(tuán)擴(kuò)散模型即可模擬煙團(tuán)的擴(kuò)散模式，但由于化學(xué)危害事件的隨機(jī)性，化學(xué)危害事件發(fā)生地點(diǎn)、源強(qiáng)等信息無(wú)法提前預(yù)知，需要首先通過(guò)源相反演技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)化學(xué)污染物釋放源的確定，即獲取源強(qiáng)和坐標(biāo)信息，之后，再利用高斯煙團(tuán)擴(kuò)散模擬化學(xué)污染物的擴(kuò)散過(guò)程。

但由于有限數(shù)量的探測(cè)器獲取的數(shù)據(jù)量較小，在源相反演及高斯擴(kuò)散模擬過(guò)程中存在誤差，模擬的結(jié)果與實(shí)際擴(kuò)散過(guò)程存在一定偏差，此時(shí)，則需要通過(guò)模擬擴(kuò)散模型與探測(cè)器獲取的現(xiàn)場(chǎng)探測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，降低模擬誤差，使模擬仿真結(jié)果盡量接近真實(shí)擴(kuò)散態(tài)勢(shì)。

綜上，在化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)中，需要重點(diǎn)研究三類模型，即化學(xué)事件源相的有效識(shí)別、化學(xué)污染物的擴(kuò)散模擬、化學(xué)污染物信息的實(shí)時(shí)融合分析，如圖7所示。

圖7 化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知模型運(yùn)行流程

1) 源相反演定位模型。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)源相反演技術(shù)進(jìn)行了較為深入的探索和努力，提出了各種反演方法并取得了一定成果，源相反演定位的研究成果主要分為兩大類：基于概率統(tǒng)計(jì)理論法以及基于最優(yōu)化理論方法[15]。結(jié)合研究中使用的多傳感器探測(cè)的實(shí)際情況，本文利用基于多監(jiān)測(cè)點(diǎn)的最優(yōu)化理論方法建模。當(dāng)化學(xué)危害事件發(fā)生時(shí)，在遙測(cè)探測(cè)器初步定位的基礎(chǔ)上，在事件發(fā)生點(diǎn)下風(fēng)向布置多監(jiān)測(cè)器監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，保證監(jiān)測(cè)足夠的有效濃度數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象信息和空間地理環(huán)境信息，尋求化學(xué)污染物擴(kuò)散的模擬數(shù)值濃度與監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際探測(cè)的濃度的一個(gè)最佳匹配，從而，將化學(xué)危害源位置定位和源強(qiáng)確定轉(zhuǎn)化為一個(gè)多參數(shù)的目標(biāo)無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題。

對(duì)待求參數(shù)θ=(Q0,x0,y0,z0)，以污染物擴(kuò)散的模擬濃度數(shù)據(jù)與探測(cè)數(shù)據(jù)的誤差作為目標(biāo)函數(shù)，即

J(θ)=‖Ccal(X,t)|θ-Cobs(X,t)‖

(1)

則該優(yōu)化問(wèn)題可以表達(dá)為

(2)

其中：Θ為所有可行解構(gòu)成的解空間；θ為任一可行解；J(θ)為目標(biāo)函數(shù)；Q0為待求的事故源強(qiáng)度；X0=(x0,y0,z0)為待求的污染物源位置；X為監(jiān)測(cè)位置(x,y,z)；Ccal(X,t)|θ為當(dāng)源參數(shù)取值為θ得到的時(shí)刻t在位置(x,y,z)處的計(jì)算濃度；Cobs(X,t)為時(shí)刻t在位置(x,y,z)處的探測(cè)濃度。

則危害源位置定位模型為

(3)

式中:T為監(jiān)測(cè)次數(shù)，N為監(jiān)測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)。對(duì)探測(cè)器監(jiān)測(cè)網(wǎng)中的N個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，對(duì)不同監(jiān)測(cè)點(diǎn)不同時(shí)間的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和模型計(jì)算數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，尋找最佳匹配。因此，化學(xué)危害源位置的定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為了在解空間Θ中找到一個(gè)使目標(biāo)函數(shù)J(θopt)最小的解向量θopt。

2) 化學(xué)污染物煙團(tuán)擴(kuò)散模型。擴(kuò)散模型研究種類繁多，但因提出時(shí)間早、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)多、計(jì)算較為方便且相對(duì)成熟，高斯模型及其改進(jìn)模型得到了較為廣泛的應(yīng)用，特別是對(duì)有毒化學(xué)氣體物質(zhì)泄漏的源相定位研究中，大多采用高斯模型[15-21]。因此，本研究采用最常用的高斯Pasquill-Gifford模型[22]，即

(4)

其中，C(x,y,z,t)為t時(shí)刻(x,y,z)點(diǎn)的濃度；Q為源強(qiáng)；u為風(fēng)速；σx、σy、σz分別為距離原點(diǎn)x處煙團(tuán)中污染物在下風(fēng)方向、側(cè)風(fēng)方向及垂直方向的擴(kuò)散系數(shù)，也即高斯分布的在x、y、z方向的標(biāo)準(zhǔn)差。利用高斯擴(kuò)散模型估算化學(xué)污染物擴(kuò)散影響范圍的結(jié)構(gòu)流程如圖8所示。

圖8 估算化學(xué)污染物擴(kuò)散影響范圍的總體結(jié)構(gòu)流程框圖

探測(cè)器監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)一般采用網(wǎng)格化布設(shè)，探測(cè)器布設(shè)數(shù)量越多，測(cè)量精度越高，但相應(yīng)的計(jì)算成本也將顯著上升。在滿足精度要求的情況下，部分學(xué)者[15]利用模式搜索算法[23]對(duì)探測(cè)器布設(shè)模式進(jìn)行了研究，在以下假設(shè)條件下，得出4×4網(wǎng)格設(shè)計(jì)既能滿足精度要求，又兼顧了計(jì)算時(shí)間成本，如圖9所示。因此，結(jié)合化學(xué)危害事件實(shí)際發(fā)生環(huán)境，監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)格設(shè)置可通過(guò)模式搜索算法計(jì)算得出。

假設(shè)條件：化學(xué)污染物源強(qiáng)為Q=5×106g；大氣穩(wěn)定度為F級(jí)；平均風(fēng)速為2 m/s。在1 km2范圍內(nèi)，分別以2×2、4×4、8×8、10×10、20×20的網(wǎng)格設(shè)置探測(cè)器的位置，利用式(4)生成各探測(cè)器點(diǎn)上的測(cè)量濃度。

圖9 探測(cè)器監(jiān)測(cè)網(wǎng)格布設(shè)示意圖(4×4)

3) 數(shù)據(jù)融合模型。本研究中的數(shù)據(jù)融合借助數(shù)據(jù)同化技術(shù)實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)同化技術(shù)能夠?qū)⑻綔y(cè)器獲取的污染物觀測(cè)數(shù)據(jù)與模型模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，數(shù)據(jù)同化是一種基于最優(yōu)化理論演變而來(lái)的分析技術(shù)，在滿足狀態(tài)量時(shí)間演進(jìn)及在物理性質(zhì)一致性約束條件下，充分考慮探測(cè)數(shù)據(jù)的背景場(chǎng)誤差、時(shí)空分布和多源觀測(cè)場(chǎng)的基礎(chǔ)上，將不同探測(cè)數(shù)據(jù)逐步融合到數(shù)值模式的分析技術(shù)[10,24]。考慮本研究中探測(cè)數(shù)據(jù)的空間分布特性以及時(shí)間計(jì)算復(fù)雜度問(wèn)題，本文使用三維變分同化算法作為數(shù)據(jù)融合模型。

變分同化是對(duì)代價(jià)函數(shù)求極小化解，三維變分同化代價(jià)函數(shù)如下：

(5)

其中:x為分析變量，xb為背景場(chǎng)，Yo為觀測(cè)數(shù)據(jù)，H為觀測(cè)算子，B為背景誤差協(xié)方差矩陣，R為觀測(cè)誤差協(xié)方差矩陣，求代價(jià)函數(shù)的極小化解就是求代價(jià)函數(shù)J的最小值。

使用迭代下降法可以求解該極小化問(wèn)題：指定一個(gè)初始點(diǎn)x0，沿目標(biāo)函數(shù)J(x)在x0下降速度最快的方向上找到下一個(gè)點(diǎn)x1，使得目標(biāo)函數(shù)J(x)在該方向極小，不斷迭代計(jì)算，直到滿足收斂條件：‖xk+1-xk‖≤ε，迭代計(jì)算結(jié)束，此時(shí)，xk+1就是最優(yōu)解。

5 主要問(wèn)題與解決思路

1) 多源化學(xué)數(shù)據(jù)處理。化學(xué)危害事件污染區(qū)域的數(shù)據(jù)采集工作由空中無(wú)人探測(cè)器、地面?zhèn)刹燔嚒⒐潭ㄌ綔y(cè)器及多部門傳感器等多種類型設(shè)備負(fù)責(zé)，不同傳感器數(shù)據(jù)采集相互獨(dú)立，采樣周期各異，樣本上報(bào)時(shí)間不同，如何協(xié)調(diào)、處理這些設(shè)備的數(shù)據(jù)是一個(gè)需要深入研究的問(wèn)題。此外，傳感器是電子元器件，受到某些因素影響，會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，盡量消除錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，保證融合結(jié)合更加準(zhǔn)確可靠。另外，化學(xué)泄漏事件或化學(xué)恐怖襲擊區(qū)域可能是單點(diǎn)或多點(diǎn)，污染濃度以中心向周圍梯度下降，針對(duì)不同區(qū)域采取的防護(hù)措施也不盡相同，因此，在預(yù)處理過(guò)程中要具備檢測(cè)化學(xué)危害事件中心點(diǎn)數(shù)量的能力。

2) 數(shù)據(jù)組織管理。各類傳感器的數(shù)據(jù)格式各異，無(wú)法直接使用，需要結(jié)合研究實(shí)際，考慮三維空間特性、化學(xué)污染物特點(diǎn)(比如種類、威脅等級(jí)等)，設(shè)計(jì)滿足本研究所需的數(shù)據(jù)管理格式，把來(lái)自多個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行聯(lián)合、相關(guān)和組合，以滿足三維數(shù)據(jù)融合的需要。同時(shí)，在數(shù)據(jù)管理上，也需要根據(jù)數(shù)據(jù)量大小、數(shù)據(jù)組織特點(diǎn)等選擇合適的數(shù)據(jù)管理方式。

3) 三維空間態(tài)勢(shì)融合。化學(xué)危害事件污染區(qū)域是一個(gè)空間大范圍區(qū)域，并且伴隨大氣活動(dòng)，污染范圍是一個(gè)動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，但通過(guò)各類傳感器采集到的空間污染數(shù)據(jù)均為單點(diǎn)數(shù)據(jù)，且站網(wǎng)疏密變化，在不同地形條件、不同氣候背景、不同天氣系統(tǒng)條件下如何合理制定多源融合格點(diǎn)分析，從而得到最優(yōu)分析尺度上的多源融合結(jié)果，將成為融合分析中的難點(diǎn)[25]。

4) 算法效率與計(jì)算精度的優(yōu)化選擇。國(guó)內(nèi)外學(xué)者在源相反演和數(shù)據(jù)融合技術(shù)上進(jìn)行了較為廣泛的研究，提供了諸多的算法模型，每種算法均有其優(yōu)缺點(diǎn)，而各類算法在算法效率與計(jì)算精度上基本都存在負(fù)相關(guān)問(wèn)題，因此如何建立合適的評(píng)價(jià)機(jī)制，做出在具體應(yīng)用中的合理優(yōu)化選擇是一個(gè)重要研究難點(diǎn)。

6 結(jié)論

提出一種基于三維傳感器條件下的化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)架構(gòu)。從化學(xué)危害事件處置流程入手，針對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的分析處理單元，提出了在多維數(shù)據(jù)采集基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)化學(xué)危害源的定位、威脅區(qū)域預(yù)測(cè)和污染范圍三維態(tài)勢(shì)融合的方法，為化學(xué)危害事件態(tài)勢(shì)感知的研究提供了重要基礎(chǔ)，該系統(tǒng)能夠?yàn)榛瘜W(xué)污染事件下的精準(zhǔn)防護(hù)與指揮決策提供重要支撐。

研究中在模型選擇上進(jìn)行了理想化假設(shè)，采用了部分經(jīng)驗(yàn)公式。在后續(xù)的研究中，應(yīng)針對(duì)實(shí)際環(huán)境進(jìn)一步研究，充分考慮地形地貌和大氣環(huán)境條件，將相關(guān)參數(shù)有效融合，實(shí)現(xiàn)對(duì)化學(xué)危害事件三維態(tài)勢(shì)更精確的呈現(xiàn)。