四川省基于大數據技術在防洪減災信息資源共享過程中的應用研究

肖麗　宋青玲　蔣明膵　黃玲　楊汐　余佼陽　杜磊

摘要：目的：結合大數據技術在四川省防洪減災中的應用形式和實施策略，突出了大數據技術在防洪減災中的創新性價值。過程：通過分析與暴雨洪澇災害相關的因素，說明四川省需要對洪災進行預測的根本原因，總結大數據技術與防洪減災信息資源共享的必要性和重要性。方法：根據系統所收集的雨水大數據預測并提前向受災地區預警，實時播報定位災難現場，并接收災害物質運輸的位置。結論：大數據技術有助于實施四川省防洪減災資源共享中的預測和監控。

關鍵詞：大數據;防洪減災技術;信息資源共享;四川省;災害預警

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2022）09-0099-04

1 引言

四川盆地地處西南，四周環山，擁有豐富的水資源。隨著現代科技急速發展，城市的水文環境也隨之改變，城市暴雨洪澇成了人民群眾身邊最大的安全隱患，防洪工作情勢愈加嚴峻迫切。對比四川省在1998年和2020年所遭遇的兩次大型洪水，1998年受災群眾達到0.3萬人，直接經濟損失123億元，而2020年無一人因洪水原因失蹤。由此可見，大數據應用在防洪減災實踐中不可或缺。

2 研究現狀

2.1 大數據在防洪減災中的應用實例

2.1.1 GIS在防洪減災的應用

地理信息系統（Geographic Information System，以下簡稱GIS）[1]在大數據防洪調度系統建設和抗災減災應用中起到了中流砥柱的作用。GIS技術將地球表層空間信息視覺化功能、地理分析功能和數據庫技術集成于一體化系統，各個子系統之間的耦合度對于建設高質量大數據防洪調度系統至關重要。

基于GIS技術搭建防洪信息平臺、決策支持平臺，依靠GIS技術提供的圖形化信息服務和汛情自動監視系統進行高效統一的防洪調度：

1）大數據平臺整合防洪防汛信息、氣象信息并結合地理環境構建防洪模型。

2）實時監控汛情，定期更新數據庫，自動觸發洪災預警[2]。

3）洪水預報系統：檢測洪水流域的各上游河段實時水量，進行數據分析實現3D建模，精準預測下一時刻本河段水位，若預測水位達到預警線，系統立即發出預警信號。

2.1.2 LSTM在洪水風險預測中的應用

1997年由Hochreiter和Schmidhuber共同提出了長短期記憶網絡（LSTM）[3]，與傳統的循環神經系統網絡（RNN）相比，LSTM的算法中新增一個名為cell的處理器，自動判斷收集的洪水數據是否有用，降低了信息的冗余性。

LSTM應用于洪水風險預測中，通過對數據的深入研究和刪選，提前向相關機構提供預估情況。相比長期預期，短期預期的結果較為良好，風險被嚴重低估的地區僅占整個流域的0.98%。最終數據的預測結果可作為各大流域管理機構的參考，有效的指導今后的防洪工作。

2.1.3 四川省在防洪減災方面結合大數據技術的運用實例

以大數據技術為基礎，將防洪調度系統整合的數據信息以短信、4G網絡、衛星傳送等多形式結合的方式把信息傳送至省水文局和流域局。通過水文信息網絡系統性的數據分析，主動、及時、正確的對防洪形勢做出分析，對洪水暴發地域和趨勢做出預測、預報，判斷洪災所經流域的河流水位變化，并及時將洪災預警信息反饋給當地政府，做好抗洪準備。

3 大數據與防洪減災實施策略

3.1 建設防洪調度數據庫系統，為水庫電站調度提供科學統籌的調度方案

于曉龍等人所研究的防洪調度一體化系統，有效解決了數據處理能力低、多維化功能不全、資源共享能力弱等核心問題，該系統在長江流域范圍內防洪預報的完美應用驗證了其可靠性高、實用性強和擴展性好等特點[4]。

基于已有的防洪調度系統技術進行進一步編修和改良，使之更加契合四川省防洪減災領域的應用。其中，數據庫技術是防洪調度系統的重要基石，空間和屬性數據信息的誤差率最低化是水利數據庫建設的基礎指標。將大數據技術應用于防洪減災中為水庫統籌調度提供了輔助性決策幫助，但由于水利領域大數據資源具有復雜性和多樣性，導致數據資料收集困難。所以需嚴格按照水利行業規范建設標準化、規范化數據信息資源共享系統，為水庫電站調度提供科學統籌的調度方案。

3.2 制定四川省防洪減災領域戰略

為了最大化發揮防洪調度系統的價值，四川省還需要制定相應的戰略措施：

1）政府引領：強化大數據在四川省防洪減災應用的政策支持。

2）人才培養：積極引用新技術和高層次人才，重視內外專業人才培養、人才再教育等。

3）規范標準：以完善防洪減災數據庫和培養相關人才為戰略基礎，由政府引導，為四川省制定防洪減災領域的大數據戰略，規范數據庫技術標準和格式范例[5]，助力四川省防洪抗洪事業的發展。

3.3 整合遠程預警站點，為群眾生命財產筑起最后一道防線

當水量超過水庫電站自動調度的范圍，則無法使用預泄騰庫和錯峰調度來避免洪水帶來的生命財產損失。自動化調度系統[6]能夠對遠程預警站點進行整合，提前推演出洪災區域內已經關聯的遠程預警設備并發出信號，提醒當地市民盡快轉移，為群眾生命財產安全問題提供最后一道強有力的保障。

4 創新點

4.1基于大數據技術的四川省防洪減災救援形式創新

4.1.1綜合態勢監測，防范洪澇災害

2014年正式掛牌成立的四川省應急測繪防災減災技術工程中心，是由四川眾多組織、高校共同聯合創立，中心的建立標志著四川省在防災減災、獲取災區地理信息、災情預警等多方面已經有了較為完善的機構和技術團隊。

水雨情監測系統[7]主要是采集水域聚集點和洪災多發地區進行降雨量、水位、流速等數據，通過無線網絡傳輸，在系統平臺進行數據共享和深入挖掘，以此提升水庫、河道等水流聚集流域對洪水的應急處理能力，最大限度的發揮自動報警功能。除此之外，水文監測系統中有一項特殊的技術——測繪技術[8]，可以進行水位、水溫、水質的測量，影像錄制以及GPS定位，并將現場檢測到的數據、影像等信息精確高效的傳遞到系統中，它在使監測系統分布更廣的同時有效降低工作人員的工作量，達到事半功倍的效果。

4.1.2專業技術支持，深度數據分析

衛星遙感技術由于其自身具有動態監測、適應性強、獲得信息量大且高效、避免環境干擾的特點，有效地解決了部分地區缺乏專業、系統的技術援助和數據的分析、處理不當等問題。在2018年7月，四川省采用衛星遙感技術對水體要素進行監測，在此次監測中，系統將遙感一號的雷達數據進行數據導入和復數轉換，進行了多維度、多角度的影像分析對比，完成了16個縣（市）的洪澇數據專題圖的制作，估算出洪災的影響范圍，對政府及時提出支援政策做出了強有力的支撐[9]。

以物聯網、北斗作為基礎，以神經網絡深度學習為技術支撐，所研發的基于北斗定位的人工智能水文環境信息檢測系統[10]可依靠傳感器采集水溫信息，同時利用傳感技術、數據采集、無線通信等多種專業化技術將自然界采集到的數據信息進行多次轉換，并采用DSP數字處理實現遠距離的數據傳輸，最終以模擬數字的形式上傳至數據采集系統，通過決策樹、隨機森林等深度學習算法，更深層次的剖析數據、應用數據并對數據分類存儲，以便在未來的災難預測中重復利用，使其發揮更大的作用。

4.1.3避災救援輔助決策，多部門聯通指揮調度

災難發生時，精準定位受災地，準確把控受災實況，快速提出應對方案無疑是搶險成功必不可少的條件。在《十三五防災減災規劃》中，提出四川省要積極建設省、市、鄉、縣四級救災物資分級儲備，并建立人員、資源管理體系，要求做對受災人員的初級救治基本保證在災難發生的12小時內。爭取在2020年實現多部門聯合、統一調動、信息共享、資源統籌的機制，加強河道洪水預警、城市洪澇預警、山洪等自然災害提前預警，建設多平臺、多終端的應急預警體系。

專業人員可以通過水文監測警報系統觀測到受災現場的實時狀況和救援物資運送位置、狀況等信息，對現場救援情況進行云控制，多部門統一調配，使救援工作有序高效地進行。與此同時，可派出無人機對人的生命跡象進行監測搜尋，一旦發現需要搶救的人員第一時間傳回定位信息，并做出指令安排救援行動。消防隊、中國人民解放軍、醫療救護隊等組織和部門災前、中、后專人調動、統一指揮 ，確保指令暢通，救援撤退有序高效地進行。

4.2基于大數據技術的四川省防洪減災信息資源共享創新

4.2.1 數據共建共享，預防洪澇災害

互聯網的廣泛應用使個人信息很容易被別人查詢掌握。然而，共享數據資源并沒有在社會中得到實質性的發展。多數大型品牌企業都單獨擁有一套內部系統和對應的源代碼，便于存儲公司或組織的機密文件，保護企業各項資源。與外界合作時，也僅僅是提供了他們所開發的集成系統而非源代碼，最終造成信息孤島[11]的現象，各部門之間的數據相互獨立，不能共享，導致大規模的數據資源的浪費。面臨突如其來的洪災，卻無能為力。

為了解決這一問題，提出了建立安全的洪災數據庫，對數據進行有效的集成與利用，形成數據信息資源共享模式，加強各部門間的通訊和溝通，共享防洪信息的方法。多方面攜手合作，共同努力遏制洪災。

4.2.2 信息互惠互通，掌握災難實況

大數據平臺不僅能對洪澇災害提前預警，還能在救災搶險中產生巨大的作用。通過“3S”技術（又稱地球空間信息技術，包括GIS、GPS和RS）[12]建立數據庫結構，在數據庫中提取數據，進行量化處理，搭建災情分析模型，進行災情靜態的評估，計算出經濟方面的損失。在運送防洪物資的過程中，RS技術能夠清楚地了解運送過程中物資的形狀等屬性，與GPS相結合還能同時獲得防洪物資的運送情況。

洪水退去之后遺留的土壤和淤泥中含有大量細菌，其中可能包括細菌和霉菌孢子[13]，會對人體產生很大的影響。GIS技術能夠統計消毒的區域范圍，并反饋給系統，提示人們對災區進行消毒處理，以免造成二次傷害。上述GIS、GPS和RS技術應用圖分別見圖2中的圖a、b、c。

5 研究價值

在四川每年暴雨后的汛期，當地人員和經濟都遭受了巨大損失。隨著物聯網、智能移動設備的普及，將物聯網大數據與防洪減災結合也是社會發展的一大趨勢。通過對氣象、水質、地殼運動等數據的收集、整理，建立四川省洪澇災害信息數據庫。對數據進行深度的剖析、挖掘，在洪水來臨前提前預警，降低傷亡指數。災難來臨時，及時反饋現場的影像數據，監控并了解當前的災難狀況，相關人員針對不同的情況做出相應的策略和戰力部署進行搶救并運輸物資，提升救援效率。

例如，四川瀘縣防汛部門對歷年的汛期資料進行分析，總結得出能夠對洪水進行提前預警的相應水位法[14]。該方法通過分析上斷面時刻水位、洪水起漲時刻河床的流水量、受壓程度、河床沖淤變化等參數，預報下斷面在未來某時刻的水位。該方法實現了對瀘縣幾大重要河流流域的洪水進行早期預警。

2020年的汛期對四川樂山、成都、廣元、綿陽等多個市區造成了嚴重的影響，城市的暴雨洪澇[15]是人民群眾身邊最具大面積破壞性的災難之一。基于ARMT技術，集成雷達回波技術，來監測云層的厚度估算出降雨的強度，結合CCTV圖像采集，將信息反饋給大眾。通過集成氣象雷達和相關的監測設備，監控城市洪水。上述ARMT技術結構如圖3。

6 發展前景

防洪減災是人類社會為了減少災害損失，而對自然或非自然災害提前預警和防護的方法，需要有組織有計劃有節奏地進行。因時因地制宜，一對一的制定四川各市區防洪防災的計劃，它既要遵循自然規律，又要順應時代趨勢。將收集到的水文數據信息系統、完整的反饋給系統，搭建合適的計算模型，不僅能夠對洪災進行提前預警，還能夠在災難發生時進行實時的監控，在有序框架下指導防洪備災過程，盡最大努力將災難最小化，有助于社會的安全發展。

參考文獻：

[1] 趙耀龍，巢子豪.歷史GIS的研究現狀和發展趨勢[J].地球信息科學學報，2020，22（5）：929-944.

[2] 王關國.基于數據庫和虛擬仿真的哈爾濱市防洪預警應用系統研究[D].哈爾濱：哈爾濱工程大學，2009.

[3] Yang M Z，Zhong P G，Li J Y，et al.Research on intelligent prediction and zonation of basin-scale flood risk based on LSTM method[J].Environmental Monitoring and Assessment，2020，192（6）：387.

[4] 陳瑜彬，鄒冰玉，牛文靜，等.流域防洪預報調度一體化系統若干關鍵技術研究[J].人民長江，2019，50（7）：223-227.

[5] 劉昌軍.基于人工智能和大數據驅動的新一代水文模型及其在洪水預報預警中的應用[J].中國防汛抗旱，2019，29（5）：11，22.

[6] 丁沛文.洪水大數據預測分析及水庫電站自動化調度處理系統建設探索——通用性氣象水文GIS信息整合策略[J].水能經濟，2016（7）：344-344.

[7] 付金利.水雨情自動采集系統在水庫水文監測中的應用[J].黑龍江水利科技，2020，48（6）：145-147.

[8] 王黎黎.測繪技術在水文監測系統建設中的運用探究[J].科學技術創新，2019（22）：48-49.

[9] 吳昊宇.淺析衛星遙感技術在四川減災救災中的應用實踐[J].中國減災，2020（3）：46-49.

[10] 薛俊杰，陶健成，徐文濤.基于北斗定位的人工智能水文環境信息監測系統[J].自動化技術與應用，2020，39（5）：136-138.

[11] 羅軍.跨平臺獲取數據與信息孤島、數據信息安全、資源共享問題[J].電子技術與軟件工程，2019（24）：189-190.

[12] 王桂平.3S技術在防洪減災工作中的應用[J].治淮，2020（3）：59-61.

[13] Guerin K，Olson C.From response to recovery：infection prevention's role in a flood disaster event[J].American Journal of Infection Control，2019，47（6）：S27.

[14] Hsu S Y，Chen T B，Du W C，et al.Integrate weather radar and monitoring devices for urban flooding surveillance[J].Sensors （Basel，Switzerland），2019，19（4）：825.

[15] 江子皓，王慧亮，吳澤寧，等.城市暴雨洪澇敏感性因素數據倉庫構建與應用[J].人民黃河，2019，41（4）：27-30.

【通聯編輯：王力】