單災(zāi)種的監(jiān)測感知數(shù)據(jù)在預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用

摘 要：在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中，單災(zāi)種的自然災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)起到了重要的作用，可以為預(yù)警系統(tǒng)提供準(zhǔn)確、及時(shí)的信息支持。為研究單災(zāi)種的自然災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用，首先，本文設(shè)計(jì)和災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)總框架，其次，詳細(xì)介紹了系統(tǒng)的數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)層和表現(xiàn)層。最后，利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)證明了系統(tǒng)在智能預(yù)警方面的優(yōu)越性能，同時(shí)驗(yàn)證了單災(zāi)種的自然災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用效果。

關(guān)鍵詞：單災(zāi)種；自然災(zāi)害；智能預(yù)警

中國分類號(hào)：X 43" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

在災(zāi)害鏈預(yù)警研究中，單災(zāi)種的自然災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)是基礎(chǔ)。單災(zāi)種的監(jiān)測感知數(shù)據(jù)通常指的是針對(duì)某一特定自然災(zāi)害（例如地震、洪水、臺(tái)風(fēng)等）的觀測數(shù)據(jù)，包括遙感數(shù)據(jù)、地面觀測數(shù)據(jù)、歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)對(duì)理解和預(yù)測單一災(zāi)種的發(fā)生和發(fā)展具有重要價(jià)值[1]。由于災(zāi)害鏈的復(fù)雜性和不確定性，因此單災(zāi)種監(jiān)測感知數(shù)據(jù)在實(shí)際應(yīng)用中存在一定的局限性。為了提高災(zāi)害鏈預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性，本文旨在研究單災(zāi)種的自然災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用。本文將引入多源數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，采用特征提取和模型建構(gòu)的方法，探索單災(zāi)種監(jiān)測感知數(shù)據(jù)在災(zāi)害鏈預(yù)警中的應(yīng)用，以期提高災(zāi)害鏈預(yù)警的準(zhǔn)確性和及時(shí)性，為防災(zāi)減災(zāi)工作提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持。

1 災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)總框架設(shè)計(jì)

災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)層以及表現(xiàn)層3個(gè)層次組成，災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)的框架設(shè)計(jì)圖如圖1所示。災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)層包括數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)采集模塊負(fù)責(zé)從不同來源采集數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可處理的數(shù)據(jù)格式，數(shù)據(jù)處理模塊對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和挖掘操作。

系統(tǒng)的業(yè)務(wù)層分為特征提取和預(yù)警模型建構(gòu)。特征提取環(huán)節(jié)負(fù)責(zé)從原始數(shù)據(jù)中識(shí)別和提取關(guān)鍵信息，模型建構(gòu)是基于這些特征構(gòu)建預(yù)測模型，用于識(shí)別和預(yù)警潛在的風(fēng)險(xiǎn)。這2個(gè)部分共同構(gòu)成了系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯，保證了預(yù)警系統(tǒng)的有效性和準(zhǔn)確性。系統(tǒng)的表現(xiàn)層的設(shè)計(jì)目標(biāo)是提供良好的用戶體驗(yàn)，使工作人員使用系統(tǒng)更方便，并快速、有效地獲取需要的信息和資源。

2 系統(tǒng)各功能層設(shè)計(jì)

2.1 數(shù)據(jù)層

在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)層是整個(gè)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其主要工作過程包括數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、管理和傳輸。圖2是數(shù)據(jù)層工作過程的詳細(xì)說明。

數(shù)據(jù)層利用多種類型的傳感器，例如溫度、濕度、降水量、風(fēng)速風(fēng)向、地震和輻射傳感器來對(duì)災(zāi)害進(jìn)行全方位監(jiān)測，從各種來源獲取災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)[2]。應(yīng)選擇合適的位置部署傳感器，以保證覆蓋到需要監(jiān)測的區(qū)域。需要考慮地形、氣候特點(diǎn)和災(zāi)害易發(fā)性等因素。例如，對(duì)洪水監(jiān)測來說，傳感器需要部署在河流交匯處、低洼地區(qū)和水庫附近。對(duì)地震監(jiān)測來說，地震傳感器應(yīng)部署在地震帶上或潛在的斷層附近。在干旱監(jiān)測中，濕度傳感器和降水量傳感器需要部署在降水量少的地區(qū)。風(fēng)速風(fēng)向傳感器在沿海地區(qū)或風(fēng)力較大的區(qū)域更合適。

數(shù)據(jù)采集后，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲和異常值）、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的坐標(biāo)系統(tǒng)和時(shí)間戳）、數(shù)據(jù)歸一化（將數(shù)據(jù)縮放到一個(gè)合適的范圍）等操作。在數(shù)據(jù)清洗的過程中，可使用Z分?jǐn)?shù)方法識(shí)別異常值，其是通過將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化為具有平均值為0和標(biāo)準(zhǔn)差為1的Z分?jǐn)?shù)來計(jì)算每個(gè)觀測值的異常程度，計(jì)算過程如公式（1）所示。

（1）

式中：τ為原始數(shù)據(jù)點(diǎn)的值；μ為原始數(shù)據(jù)集的平均值；α為填充數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差；Z分?jǐn)?shù)為一個(gè)觀測值與平均值的距離，并以標(biāo)準(zhǔn)差為單位來衡量這個(gè)距離。如果Z分?jǐn)?shù)的絕對(duì)值大于2，那么這個(gè)觀測值通常被認(rèn)為是異常值。對(duì)異常值處理來說，可以刪除這些值、替換為平均值或中位數(shù)，或者在分析中忽略它們。例如numpy函數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、單位統(tǒng)一、命名規(guī)范等線性歸一化處理，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，以便后續(xù)分析使用。利用偏度指標(biāo)檢測歸一化操作處理后數(shù)據(jù)集的分散性，具體計(jì)算過程如公式（2）所示。

（2）

式中：εi為數(shù)據(jù)集中單個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；κ為數(shù)據(jù)集的平均值；α為數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)差；g為數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量。α越大，數(shù)據(jù)分散性越大，表明數(shù)據(jù)集表現(xiàn)雜亂，則重復(fù)進(jìn)行歸一化處理。α越小，則數(shù)據(jù)分散性越小，表明數(shù)據(jù)集表現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)，則數(shù)據(jù)集進(jìn)入下一模塊。災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)通常具有大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，因此需要采用合適的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理技術(shù)來存儲(chǔ)和查詢預(yù)處理后的數(shù)據(jù)。常用的技術(shù)包括分布式文件系統(tǒng)（例如HDFS）、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如MySQL）和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（例如MongoDB）等。數(shù)據(jù)層還需要與其他系統(tǒng)或平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，以便于將分析結(jié)果應(yīng)用于實(shí)際的災(zāi)害預(yù)警工作。采用構(gòu)建數(shù)據(jù)接口、發(fā)布數(shù)據(jù)API等方式進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，與其他系統(tǒng)或平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行交互。同時(shí)，為了保障數(shù)據(jù)的安全性，需要對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行定期備份，當(dāng)發(fā)生故障時(shí)進(jìn)行快速恢復(fù)。數(shù)據(jù)安全：在整個(gè)數(shù)據(jù)層的工作過程中，數(shù)據(jù)安全至關(guān)重要。需要采用加密、身份認(rèn)證、訪問控制等技術(shù)，保障數(shù)據(jù)在傳輸、存儲(chǔ)和處理過程中的安全性。同時(shí)，還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏處理，以保護(hù)個(gè)人隱私和敏感信息。

總之，數(shù)據(jù)層在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中起至關(guān)重要的作用。通過上述工作，可以為災(zāi)害預(yù)警提供準(zhǔn)確、及時(shí)、全面的數(shù)據(jù)支持。

2.2 業(yè)務(wù)層

業(yè)務(wù)層涉及多個(gè)環(huán)節(jié)，包括特征提取、預(yù)警模型構(gòu)建。每個(gè)環(huán)節(jié)都對(duì)系統(tǒng)的整體性能有重要的影響。

特征提取是預(yù)警模型的基礎(chǔ)，可從大量數(shù)據(jù)中識(shí)別對(duì)災(zāi)害預(yù)測有用的信息[3]。這個(gè)步驟需要對(duì)災(zāi)害的物理特性和發(fā)生規(guī)律有深入理解，以便選擇最具代表性的變量。將提取的特征作為輸入數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練預(yù)警模型。在特征提取的過程中，可以利用統(tǒng)計(jì)學(xué)中的皮爾遜相關(guān)系數(shù)識(shí)別和選擇那些與災(zāi)害發(fā)生具有強(qiáng)相關(guān)性的特征，從而提高預(yù)警模型的性能。其具體表達(dá)式如公式（3）所示。

（3）

式中：xi和yi分別為第i個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的特征變量和災(zāi)害發(fā)生的值；μx和μy分別為特征變量和災(zāi)害發(fā)生的均值；σx和σy為特征變量和災(zāi)害發(fā)生的標(biāo)準(zhǔn)差；r為皮爾遜相關(guān)系數(shù)，其值為-1～+1。如果r接近+1，就表示強(qiáng)正相關(guān)，即一個(gè)變量增加時(shí)，另一個(gè)變量也傾向于增加。如果r接近-1，就表示強(qiáng)負(fù)相關(guān)，即一個(gè)變量增加時(shí)，另一個(gè)變量傾向于減少。如果r接近0，就表示沒有線性相關(guān)性，即兩個(gè)變量之間沒有明顯的線性關(guān)系。特征變量與災(zāi)害發(fā)生的皮爾遜相關(guān)系數(shù)越接近1或-1，表示這兩個(gè)變量之間的線性關(guān)系越強(qiáng)。相關(guān)系數(shù)為正表示正相關(guān)，為負(fù)表示負(fù)相關(guān)。通過這樣的特征提取過程，可以過濾那些與災(zāi)害發(fā)生不相關(guān)的特征，降低數(shù)據(jù)的維度，收集有用的信息。不僅提高了模型的性能，還能使模型更加簡潔和易于理解。

預(yù)警模型構(gòu)建與應(yīng)用是災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)。可利用邏輯回歸算法建立預(yù)警模型，如公式（4）所示。

（4）

式中：為模型預(yù)測的輸出，取值在0～1，表示事件發(fā)生的概率；e為自然對(duì)數(shù)的底數(shù)（約為2.71828）；β0為截距，表示事件的基線發(fā)生概率；β1，β2，…，βn為模型的特征系數(shù)，通過最小化損失函數(shù)來估計(jì)其值，表示每個(gè)特征對(duì)事件發(fā)生概率的影響程度。x1，x2，…，xn為輸入特征，表示影響因變量（例如自然災(zāi)害發(fā)生與否）的各種因素或變量。

每個(gè)特征xi都對(duì)應(yīng)一個(gè)系數(shù)βi，在模型訓(xùn)練過程中確定這些系數(shù)，用來量化每個(gè)特征對(duì)因變量的影響程度。邏輯回歸模型會(huì)根據(jù)這些輸入特征來預(yù)測一個(gè)事件發(fā)生的概率，例如某地區(qū)發(fā)生地震的概率、某個(gè)時(shí)間段內(nèi)發(fā)生洪水的概率等。

模型建立后，使用歷史數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型。關(guān)于分類問題（例如預(yù)測地震是否發(fā)生），模型學(xué)習(xí)根據(jù)特征來分配概率。關(guān)于回歸問題（例如預(yù)測地震震級(jí)），模型學(xué)習(xí)根據(jù)特征來預(yù)測數(shù)值。在訓(xùn)練過程中，需要調(diào)整模型的參數(shù)，例如學(xué)習(xí)率、正則化參數(shù)等，優(yōu)化模型的性能，并使用獨(dú)立的測試集來驗(yàn)證模型的性能，評(píng)估模型的準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。根據(jù)模型輸出的概率，可以設(shè)定不同的閾值來確定何時(shí)發(fā)出預(yù)警。例如，如果模型預(yù)測某地區(qū)發(fā)生洪水的概率超過80%，就可以認(rèn)為這是一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)水平，需要發(fā)出預(yù)警。

通常根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)程度來定義預(yù)警等級(jí)。在邏輯回歸中，通常使用概率閾值來劃分預(yù)警等級(jí)，見表1。

制定初步的預(yù)警規(guī)則后，應(yīng)邀請(qǐng)相關(guān)領(lǐng)域的專家進(jìn)行驗(yàn)證和調(diào)整。專家可以根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)對(duì)預(yù)警規(guī)則進(jìn)行修正，保證其合理性和可操作性。

2.3 表現(xiàn)層

在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中，表現(xiàn)層是用戶直接交互的界面，其負(fù)責(zé)將業(yè)務(wù)層的預(yù)警信息和數(shù)據(jù)展示給用戶，使用戶能夠直觀地了解當(dāng)前的災(zāi)害狀況和預(yù)警狀態(tài)，同時(shí)提供用戶操作接口，允許用戶對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行指令輸入和設(shè)置，以下是表現(xiàn)層的主要功能。

表現(xiàn)層負(fù)責(zé)根據(jù)預(yù)警分析結(jié)果生成災(zāi)害預(yù)警報(bào)告，通過圖表、地圖和列表等形式直觀展示災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)、預(yù)警狀態(tài)以及歷史災(zāi)害記錄等，同時(shí)提供動(dòng)態(tài)和靜態(tài)兩種展示方式。動(dòng)態(tài)展示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流、動(dòng)畫效果。靜態(tài)展示詳細(xì)的報(bào)告和統(tǒng)計(jì)圖表。預(yù)警信息需要通過多種通信渠道及時(shí)發(fā)布給政府部門、應(yīng)急管理部門和公眾，以保證每個(gè)人都能在第一時(shí)間收到預(yù)警信息。當(dāng)系統(tǒng)檢測到災(zāi)害預(yù)警時(shí)，通過聲音、振動(dòng)、彈窗等方式及時(shí)通知用戶，用戶可以根據(jù)自己的需求選擇接收預(yù)警信息的渠道和方式。

此外，表現(xiàn)層還提供應(yīng)急指導(dǎo)信息，例如災(zāi)后自救互救知識(shí)、疏散路線指引、應(yīng)急資源分布等。當(dāng)災(zāi)害發(fā)生時(shí)，通過界面提供的語音或文字指導(dǎo)幫助用戶采取正確的行動(dòng)。同時(shí)，業(yè)務(wù)層允許不同用戶根據(jù)自己的職責(zé)和需要，個(gè)性化配置預(yù)警系統(tǒng)的展示內(nèi)容和方式。例如，應(yīng)急管理部門可能需要詳細(xì)的災(zāi)害預(yù)測數(shù)據(jù)，而普通公眾可能更關(guān)注簡潔的預(yù)警信息。為了服務(wù)不同用戶群體，表現(xiàn)層支持多種語言界面。系統(tǒng)支持多種終端訪問，包括但不限于個(gè)人電腦、平板電腦、智能手機(jī)等。

設(shè)計(jì)表現(xiàn)層需要兼顧信息展示的準(zhǔn)確性和直觀性，同時(shí)考慮用戶的操作便捷性和系統(tǒng)的可擴(kuò)展性。通過不斷進(jìn)行用戶反饋和迭代，表現(xiàn)層也能夠不斷優(yōu)化，更好地服務(wù)于災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)的目標(biāo)用戶群體。

3 系統(tǒng)測試

3.1 測試準(zhǔn)備

選用GENESIS 3D Weather Simulation仿真工具模擬各種氣象條件，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)輸入和輸出。選擇已經(jīng)訓(xùn)練好的預(yù)警系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)并預(yù)測自然災(zāi)害。將預(yù)警系統(tǒng)加載到Amazon EC2云服務(wù)器，其是由6個(gè)物理內(nèi)核、12個(gè)邏輯內(nèi)核、1TB內(nèi)存構(gòu)成的，可快速處理大量數(shù)據(jù)。并選擇NetApp ONTAP 9存儲(chǔ)設(shè)備，容量為 240TB ，支持RAID 6。

3.2 試驗(yàn)結(jié)果

啟動(dòng)系統(tǒng)平臺(tái)，保證平臺(tái)能夠正常運(yùn)行。持續(xù)運(yùn)行平臺(tái)，并觀察在不同氣象條件下的系統(tǒng)穩(wěn)定性表現(xiàn)，得出的試驗(yàn)數(shù)據(jù)見表2。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，洪水預(yù)警時(shí)間較短，為2h，準(zhǔn)確性高，說明系統(tǒng)對(duì)急性災(zāi)害反應(yīng)迅速且預(yù)測準(zhǔn)確。地震和滑坡預(yù)警時(shí)間為3h，準(zhǔn)確性也非常高，說明系統(tǒng)對(duì)這兩種災(zāi)害的監(jiān)測能力較強(qiáng)。干旱預(yù)警時(shí)間與滑坡、地震相似，準(zhǔn)確性為96.8%。總體來看，系統(tǒng)穩(wěn)定，預(yù)警速度較快。

4 結(jié)語

在本研究中，該文深入探討了單災(zāi)種的自然災(zāi)害監(jiān)測感知數(shù)據(jù)在災(zāi)害鏈智能預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用，分析這些數(shù)據(jù)的特征和規(guī)律，并利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建預(yù)警模型，可以有效預(yù)測災(zāi)害的發(fā)展趨勢和影響范圍，為災(zāi)害防范和應(yīng)對(duì)提供有力支持。然而，災(zāi)害鏈預(yù)警是一個(gè)復(fù)雜且多元的問題，需要綜合考慮多種因素和數(shù)據(jù)來源。因此，未來的研究應(yīng)進(jìn)一步探索多災(zāi)種數(shù)據(jù)融合和應(yīng)用，以提高預(yù)警系統(tǒng)的綜合性能和實(shí)用性。

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