大數據助力物聯網災害預警分析

鄧維韜

（四川曠谷信息工程有限公司，四川成都 610083）

重大災害可能造成巨大的經濟損失，嚴重威脅人們的生命安全。切實加強災害預警工作，能夠在一定限度上降低各種災害造成的不良影響。相關部門必須順應時代發展趨勢，切實加強大數據技術在物聯網災害預警中的合理運用，從而全面優化物聯網災害預警的工作質量和效率，進一步提高物聯網災害預警的準確性和可靠性。

本文介紹物聯網在災害預警中的應用，探究大數據助力物聯網災害預警分析的建設措施，為智能化災害預警提供參考。

1 物聯網在災害預警中的應用

1.1 物聯網在地震災害預警中的應用

地震具有強大的破壞性，當前的技術不能有效避免地震災害發生。相關部門可以合理運用物聯網技術，對地震活動進行有效監測，并根據監測數據全面落實地震災害的預防工作。工作人員將智能傳感器放于橋梁以及建筑物等位置，以此為基礎完成對地殼運動相關數據的收集工作和分析工作，從而達到地震預警的目的[1]。

地震監測過程中，智能傳感器顯示存在數據異常時，會自動向相應的設備發送預警信息，直接切入物聯網的公共廣播系統實現預警，為群眾爭取一定的逃跑時間，能夠在很大限度上降低地震災害引起的人員傷亡，減少地震救援工作中的人力、物力以及財力投入。

物聯網地震災害預警工作如圖1所示。物聯網地震災害應急管理平臺框架如圖2所示。

圖1 物聯網地震災害預警工作

圖2 物聯網地震災害應急管理平臺框架

1.2 物聯網在森林火災預警中的應用

我國國土面積遼闊，蘊藏豐富的森林資源。森林資源在經濟增長和生態可持續發展中扮演著非常重要的角色。森林火災會打破森林中的生態平衡，在短期內很難恢復。相關部門可以合理運用物聯網技術，及時發現森林中存在的火災隱患，發出森林火災預警，將森林火災控制在較小范圍，有效降低森林火災造成的不良影響。為了降低森林火災隱患，工作人員可以在樹上放置物聯網傳感器，全面監測森林中的濕度、溫度以及二氧化碳水平等參數。森林發生火災時，工作人員可以在GPS技術的幫助下，快速確定火災發生的具體位置，高效開展火災救援工作。森林火災規模相對較大且人工干預存在風險時，消防部門可以借助無人機或無人駕駛車輛進行火災救援，有效減少火災救援對消防人員人身安全的威脅。

1.3 物聯網在氣象災害預警的應用

近年來，洪澇、干旱、冰雹以及臺風等氣象的發生概率明顯上升，對群眾的生命財產安全形成不利影響。相關部門可以合理運用物聯網技術，使用智能傳感器有效監測各項氣象參數。被監測的參數超出相應范圍時，智能傳感器立即發出預警信號，信號被直接發送至監控中心，幫助工作人員全面了解氣象災害的危害程度和發生地點，從而有效提高搶險救災工作的科學性和合理性，進一步優化搶險救災的工作質量和工作效率。

1.4 物聯網在發電廠災害中的應用

社會發展過程中，生產生活對電能的需求量不斷攀升，部分地區開始實施限電政策，對當地的經濟增長以及人們的正常生活造成不利影響。開展發電廠物聯網設備的部署工作時，工作人員通過有效收集和全面分析相關參數，監測發電廠各項設備的運行是否存在異常情況，將發電廠災害扼殺在萌芽狀態，有效防止發電廠災害進一步蔓延。

2 大數據時代物聯網災害預警的發展現狀

災害預警結合與災害相關的各種預警指標，給位于風險區域的群眾和相關部門提供準確及時的預警信息，達到防范風險和規避風險的根本目的[2]。目前，災害預警主要可以分為3種類型，分別是災害早期預警、災害臨災預警以及災害過程中動態預警。隨著生態環境的持續惡化以及人類社會的不斷發展，災害自身的特征發生明顯變化，具有跨界性、多元性、衍生性以及復雜性等新特點。全面落實災害預警工作，能夠將災害造成的不良影響降到最低。

隨著信息技術和大數據技術不斷發展，一場思維革命在我國全面展開，很大限度上改變了災害預警的工作理念和工作模式，為災害預警工作的高效開展提供新的思路和方法。在物聯網災害預警中合理運用大數據技術，對大量數據進行收集、挖掘和判斷，及時向有關部門和群眾提供災害預警信息。大數據技術可以被應用于恐怖襲擊以及自然災害的預防工作中，以此為基礎為廣大公眾提供應急咨詢服務。2015年我國正式成立國家預警信息發布中心，通過信息共享平臺以及大數據預警系統，及時準確地發布災害預警信息。2016年，我國正式成立珠三角氣象災害監測預警中心，通過大數據技術進一步優化氣象服務和減災防災工作。與傳統模式下的災害預警相比，大數據助力物聯網災害預警能夠實現復雜的、全要素的、全樣本的以及全方位的預警分析，且預警模式具有信息化、電子化以及扁平化的內在特征，能夠通過無縫隙整合、統一發布、統一管理以及統一行動為群眾提供信息化服務[3]。

3 借助大數據技術開展數據分析處理的具體措施

近年來，物聯網呈現良好的發展趨勢，實現了信息的跨領域整合，對信息共享具有積極影響。開展物聯網災害預警的工作實踐中，數據分析處理工作無法全面落實可能導致物聯網災害預警效果降低。因此，相關部門可以利用大數據技術助力數據分析處理工作，為各項災害預警工作的高效開展提供參考。

相關部門應切實做好目標設計和架構設計兩項基本工作。目標設計時，物聯網災害預警設計規則主要應用于大數據信息分類、大數據信息處理和大數據信息預警，通過設計規則對物聯網反饋的相關數據進行快速分析，根據分析結果進行業務決策，從而提高業務決策的科學性和合理性。具體實踐過程中，工作人員通過數據保存和數據共享強化數據與規則間的匹配度，為各項物聯網災害預警工作的高效開展提供參考。管理業務規則時，工作人員利用單獨管理方式，將規則置于完善的數據庫中，形成具有良好獨立性的災害預警數據庫。需要對災害進行合理判斷和有效預警時，工作人員可以直接從數據庫中提取相關信息，在較短的時間內完成邏輯判斷工作。工作人員需要對某項規則進行修改時，可以根據實際情況單獨修改。建立規則的過程中，工作人員應盡可能使用自然語言，降低建立規則的實際難度，為開發人員內部的溝通交流提供良好的便利條件。

架構設計過程中，大數據助力物聯網災害預警的系統構成主要包括知識庫、數據寄存庫、規則建立模塊、推理判斷模塊以及數據庫模塊。知識庫是判斷信息是否需要預警的規則，被人們稱為規則庫；數據寄存庫可以有效保存物聯網大數據信息對象以及使用完畢預警數據；規則建立模塊能夠結合系統運用中生成的各種bug，由系統使用者向知識庫插入規則；推理判斷模塊可以對知識庫的相關規則、預警數據以及數據寄存庫中的數據信息進行科學合理的匹配運算，判斷是否需要進行災害預警；數據庫模塊儲存系統的運算結果[4]。

4 大數據助力物聯網災害預警分析的建設過程

4.1 規則模塊的建設過程

工作人員建立規則前，應科學合理地判斷規則的準確性，將相應的規則成功輸入至解析器，使其在語言識別的作用下完成檢測工作。此外，工作人員應根據相關要求，將規則文件的格式設置為xml。規則在語義上不存在問題時，工作人員可以實現規則向descr格式的重大轉變。工作人員可以合理運用AST工具，將檢測無問題的規則統一發送至包生成器，構建具有單個或多個規則的package對象[5]。

4.2 知識庫的建設過程

知識庫包含物聯網災害預警的數據值和數據運算規則。知識庫建設過程中，工作人員通過規則語言reohivi開展規則編寫工作，將相關參數進行有效鏈接，將整理完畢的數據信息儲存至數據庫。

4.3 推理判斷模塊的建設過程

推理判斷模塊在以大數據為基本出發點的物聯網災害預警系統中扮演著非常重要的角色，是整個系統的核心。推理判斷模塊可以加載運用知識庫的規則、預警數據與數據寄存庫中的反饋信息，根據實際情況和內在需求，選擇適宜的算法完成相關數據的匹配工作。相關數據完全匹配成功時，系統會立即發出預警信號。運算匹配工作實踐中，如果相關規則出現相互沖突的現象，工作人員需要對相關規則進行科學合理的修改，調用規則生成模塊完成沖突修改，將運算結果儲存至相應的數據庫中[6]。

4.4 數據庫模塊的建設過程

數據庫中儲存的信息均經過加工處理，能夠直接被應用于災害預警和業務分析工作。工作人員可以合理運用相關數據，為廣大人民群眾提供準確可靠的災害預警信息。

5 結語

目前，大數據技術和傳感技術呈現良好的發展趨勢。為了進一步提高災害預警的準確性和及時性，相關部門必須切實強化大數據技術和傳感技術在災害預警中的應用，根據物聯網災害預警的實際情況和發展需求，不斷優化規則模塊、知識庫、推理判斷模塊以及數據庫模塊的建設過程，在災害來臨時為群眾爭取一定的準備和逃生時間，降低各種災害對人民群眾生命財產安全造成的不良影響。