水災害防御“中臺化”模式的研發與實踐

黃 河

（浙江禹貢信息科技有限公司，浙江 杭州 310052）

1 背景

近年來，全國受全球氣候變化、 區域海陸效應、熱島效應、雨島效應的交替作用，加上城市下墊面硬化、局部地勢低洼、排澇能力不足等影響，導致城市局部性積水內澇事件增多，呈現出更加復雜、多變、突發的態勢，危害不容小覷。

面向流域、城市水災害防御需求，各地積極探索信息化、智能化能力建設，基于水雨情自動測報、積水監測及防汛風險圖成果，形成了各類山洪災害防御、城市內澇防御、防汛應急指揮系統等平臺體系[1]，不同程度上實現了水災害防御工作的智能分析及聯動協同。

按照政府數字化轉型、數字化改革對水利工作“橫向到邊、縱向到底、智能指揮、應急處置”的總體要求，結合當前技術發展趨勢，需要針對水災害防御工作集中管理、多部門支撐的特點，采用新技術、新模式，從根本上解決各類系統建設及應用中的資源共享和應用協同問題。

2 “中臺化”模式及水利行業應用現狀

中臺模式是在業務發展到一定階段，為應對業務種類多、需求變化快、系統間交互復雜、孳生大量重復建設等瓶頸而提出的新的信息系統架構，其本質是提煉與業務有關信息系統當前及未來共性需求，集約建設通用功能并供各系統統一調用，從底層打通系統間數據不連通、應用不協同的壁壘，為業務和流程優化、公眾服務和領導決策支持提供強有力支撐。尤其適合水災害事件處置這類需要規模協作、高速成長、大數據應用的場景，重點解決敏捷開發、系統解耦、資源復用的問題。

自2019年水利部出臺了《智慧水利總體方案》后，全國各地結合自身需求，陸續開展智慧水利/水務的設計規劃、試點實施等工作，在以上過程中，已有部分省市采用“中臺化”模式開展智慧水利平臺的設計、建設及應用，其中，上海市建成了以“水之云”平臺為核心，一個大數據中心、一個門戶、一個應用信息平臺、一個網絡安全樞紐、一張地圖服務為基礎的“5+1”框架體系[2]，已初步具備上述中臺模式“平臺建設、能力復用、數據驅動”等特性；浙江省整合大量分散在各部門、各地的行業數據，匯聚了錢塘江流域雨量站、水庫以及全省堤防、河流、水閘、山塘以及重點搶險物資等數據60 000余條，打造“一鍵查詢、一鍵研判、一鍵預警、一鍵調度、一鍵導航”新體驗；蘇州市以“智慧驅動、精準治理”為理念，通過提高感知與仿真、決策與預警、調度與控制三大核心能力，實現感知全天候、業務全覆蓋、監控全過程目標，不斷推動水利信息化建設。

3 技術路線

（1）痛點問題分析

各地水利防汛管理部門，針對流域及城市水災害防御活動中的提前預測、預警發布、險情處置等環節需求，進行了大量感知設備建設、預報模型研究、信息系統建設等工作，大幅提升了洪澇風險防范能力與災害處置的效率。但由于水災害防御往往涉及水利、應急、交通、成果等多個部門，貫穿省、市、縣區、鄉鎮、社區等多個層級，影響政府、企業、公眾等多類受眾，在整個洪水防御處置場景的事前、事中和事后等環節，還存在一系列問題和挑戰：

1）事前，監管智能化水平有待提升：傳統的水災害事件發現以人工巡檢、上報方式為主，覆蓋面不足，問題發現滯后，智能感知設備和手段不足，大量攝像頭和感知設備沒有發揮智能作用，沒有充分利用AI自動識別的技術。

2）事中，調度處置和跨部門協同有待提升：對于災害事件發生后的處理以人工處置為主，智能化調度不夠，人力投入大，效果不佳；對于跨部門跨層級的協同往往采用人工方式，自動化智能化不足，協同效率有待提升；處置方法靠人工經驗或固定化的方案，沒有智能化的處置預案和規則[3]。

3）事后，評估、評價、考核、復盤不足：在一場暴雨結束后，尚未具備整體環節處理效率、效果的評估評價模型和規則，缺少基于事件閉環的考核評價體系。

（2）水災害防御中臺架構

針對以上問題，結合水災害防御中涉及的預報預警、感知發現、報警聯動、搶險處置、反饋解除等流程環節，通過研發一套智能算法引擎、提供三類技術支撐、建設六套能力中心，最終實現了一套水災害防御事件智能運行調度中臺。其技術框架如圖1所示。

圖1 “中臺化”模式水災害防御平臺架構

4 建設內容

4.1 一套智能算法引擎

（1）水利機理模型算法

對傳統單機版的水動力學模型進行改造，實現產匯流模型、水動力模型、水資源調度等模型算據、算法、算力的云上運行，和物聯監測大數據分析結果無縫連接，同時建立實時監測數據與預報預測結果的自動校準機制，迭代提升模型準確度，為各類前端防汛分析應用提供Saas化模型服務。

（2）圖像視頻識別算法

伴隨AI人工智能芯片及技術的快速迭代，視頻監控與AI人工智能的深度融合，視頻監控已從傳統的事后追溯向事先預警、事中干預轉型。本次建設結合AI智能視頻技術，形成并提供了一套涵蓋了水位高度讀取、變化趨勢判斷、淹沒范圍識別、防范區域人員車輛進出監測的視頻識別算法，可以調用現場視頻流數據進行計算分析，輸出事件判斷結果。

（3）事件語音識別算法

廣大的城市居民是山洪、積水等災害事件發現的重要來源，針對通過110警情、12345市民熱線上報的語音類信息，結合語音識別技術，通過各類場景語音、文字內容標記等工作，形成并提供了一套背景聲音檢測、中文語音檢測、語音情緒識別、語音文字轉換、地址位置識別等算法，可以通過接入多類渠道的上報語音數據，智能判斷水災害事件[4]。

（4）事件智能調度算法

水災害事件發生后，應該調用哪些設備、采取什么預案、使用哪些資源，協同哪些人員，在本次建設中，利用收集到的全量實時監測數據、分析預測結論數據、人員組織設備狀態數據，結合機器學習算法平臺，形成了適用于山洪災害、城市洪澇、局部積水等場景的視頻設備智能篩選、搶險人員智能調配、專家預案智能推薦等算法能力。實現事件智能分撥、預案智能推薦、資源智能調度、組織智能協同的業務效果。

（5）事件融合計算算法

當前城市相關事件問題的來源渠道有多類，包括：市民熱線、河長制、職能部門人員上報、公眾號舉報投訴等，在水災害期間，各類問題來源廣泛且頻繁，對一個相同的防汛問題可能在已經通過別的渠道進行了上報，并進行了處理，通過地址匹配、語義模糊匹配、事件相似度計算等通用能力建設，將待融合的事件和歷史事件中待融合的事件進行特征提取，形成災害事件融合類算法，可以快速將不同來源上報的同一事件進行歸一合并，提升人員響應效率[5]。

（6）事件智能標簽算法

為了更直觀的讓業務人員更好的在平臺上配置水災害事件的處置流程、進行預案措施的調整和指揮決策，需要將各類事件以標簽畫像的形式進行全景描述，在標簽這種邏輯模型視圖上結合畫像分析、規則預警、文本挖掘、個性化推薦、關系網絡等技術，形成標簽自動制作生成，上層業務標簽沉淀等算法，支撐對搶險處置人員狀態，事件嚴重程度，當前天氣趨勢，是否工作日、重大節日位置、類型、狀態、趨勢等標簽化的描述。實現高價值標簽共享復用，形成標簽應用生態。

4.2 三類支撐組件

建設組件管理、流程管理、表單規則管理支撐組件，基于支撐中心能力，為包括水災害處置在內的不同場景、事件的指揮調度提供精準化支撐服務，包括短信模板庫、表單庫、規則庫、組件庫、流程庫等。

（1）組件管理

可以將水災害等事件處置所需用到的技術、業務功能組件進行統一管理與對外服務，包括對組件的新增、發布、下線、刪除、編輯、查看以及在預案編排、場景編排過程中對已發布組件能力進行關聯和調用。本次水災害應急處置中所統一建設和管理的組件包括：數據檢索查詢組件、消息預警發送組件、水位分析預測組件、數據填報反饋組件、結果反饋評價組件等。

圖2 組件管理支撐內容

（2）流程管理

對不同類型的水災害事件需要各種流程的處理預案，通過流程編排管理組件，可以對場景執行的流程節點進行編排，功能包括：編排組件配置、場景節點配置、事件模型關聯等內容。提供專業的圖形化流程設計工具，可視化在線設計工具，靈活的自定義表單，支持快速實施流程，支持以拖拉拽的方式及對各節點連線的方式在畫布中對事件的處理流程進行編排，配置信息包括：任務名稱、執行方式（立即執行/延時執行）、觸達方式選擇（短信、智能外呼、系統對接、電話、系統接口等）、內容模板、輸入參數配置（支持選擇關聯事件類型的參數）、輸出參數展示等[6]。

（3）規則管理

將水災害事件處置中所需要的各類業務邏輯、判斷規則等進行統一管理，包括規則ID、、規則名稱、規則類型、規則內容、規則描述、上/下架狀態等信息，提供規則校驗、邏輯編排、輸出選擇等功能。本次水災害事件處置中形成的規則包括：暴雨雨量判斷規則、人員排班規則、響應級別判斷規則、搶險路線判斷規則等。

4.3 六大能力中心

按照不同環節階段和類型，抽取水災害事件處置過程中高內聚、低耦合的專屬業務功能，形成一系列中臺業務能力中心，并按能力、服務、實體進行流程編排，形成組件化產品，以 API 接口、獨立功能頁面嵌入等形式提供給業務應用使用，實現能力的復用和快速的搭建。

（1）事件中心

事件的管理是所有業務場景任務啟動的第一環節，結合中臺能力，實現事件多元匯聚，融合為標準的標簽化事件，將在線監測、視頻發現、人工巡查和熱線報災等事件來源，通過對氣象要素、防護對象、行為特征因子、時間、空間、文本、圖像等聚類去重，形成統一的標簽化標準事件。根據事件預案各個環節智能化調度相關資源，實現對事件從匯聚、預案、分撥、處置、歸檔、評價的全過程調度管理。

（2）場景中心

圍繞水利防汛安全目標，基于場景中心，建設并提供對應專項任務的管理過程監控與調度策略定制功能，包括場景管理、場景編排、場景監控等能力，梳理包括水災害應急處置在內的各種智慧水利智能運行管理場景，支撐包括防汛防臺指揮、河湖環境保護、城市供水保障、城市排水管理、海洋監測預警等專項任務的推進與落地。可利用場景中心對以上專項任務，結合各任務目標指標，制定各責任單位工作任務與計劃，以及包含事件的處理預案。

（3）調度中心

針對各類事件提供預案編排與管理能力，可根據預案，對正在發生的水災害事件或已經創建的各類任務進行智能化調度與處置。可以根據水災害事件的類型、地點、緊急程度等標簽信息，結合智能運行引擎的算法能力，為當前事件的處置提供最優預案的智能匹配，比如根據事件預案規則，事件自動/人工分派對應責任人，發送預警消息及證據，要求養護運維單位責任人員及時處置反饋。也能夠基于GIS地圖，對全流域、全政區內防汛類事件進行人員、組織、視頻設備等不同類型資源的調度與管理。

（4）標簽中心

將通過智能標簽算法所形成的各類災害事件、組織物資、處置人員、影響道路等對象標簽進行管理和輸出，提供標簽管理與定義的模塊，包括：標簽樹、標簽名稱、標簽描述、標簽規則名稱等；業務人員可通過標簽中心內的標簽及規則進行對事件、資源、場景、預案進行標記并且完成匹配。

（5）資源中心

資源中心是對支撐防汛應急運行指揮調度的各類型資源進行管理的模塊，包括：組織機構、業務人員、專家人員、排水隊伍、物資倉庫、攝像頭設備、水位監測設備等；通過標簽對事件、資源、場景、預案進行匹配，以此來完成事件處置和場景管理的資源調度。

（6）評價中心

根據水災害防御場景中所提出的各類管理需求，針對各類場景、事件建立對應的事件評價模型以及資源調度評價模型，實現標準高度一致的評價管理。建設評價中心，可以精準表征應急事件處置和日常防御運行等目標任務狀態的考核和評價。包括事件評價和資源評價。可以提供事件、單位、人員辦結率，事件超期率、返工率、平均處理事件等規則及統計圖表。

5 總結與展望

在本次基于“中臺化”模式的水災害防御信息化應用實踐中，實現了一套基于場景編排、任務規劃、預案推薦實現業務的自動流轉，智能組織多部門協同調度機制，建設形成了水災害防御智能運行指揮調度平臺，改變了防汛應急任務條線獨立，跨部門線下協同的傳統方式，從感知、預案、處置、評估，每個環節都具備智能化的能力，全流程指揮調度無需人為干預。并且通過事件智能標簽體系建設，將事件、資源、預案標簽化，達到觸發條件可計算、資源需求可計算、權責清單可計算、資源能力可計算的目標，實現各類事件智能分撥、預案智能推薦、資源智能調度、組織智能協同的業務效果。

同時，本次實踐采用微服務整體架構標準進行設計，建設了事件中心、資源中心、事件調度中心、場景中心、智能標簽中心和評價考核管理中心等通用服務能力，形成了開放式生態架構，在水利綜合管理領域所涉及的防汛防臺指揮、水系統綜合管理、河湖長制（水利管理）、水資源管理、供用水保障等協同化建設場景中，均能夠上游對接水利全要素（水災害、水資源、河湖庫、水事務、水規劃、水行政）各類場景與全域事件的識別和規則輸入，下游可以對接跨部門、跨層級的事件調度與處置，滿足未來只會水利的平臺集約建設和模塊靈活搭建，原生實現底層數據與業務的無縫協同。