面向臺(tái)風(fēng)事件與災(zāi)害影響評估的時(shí)空數(shù)據(jù)管理模式*

芮建勛，張發(fā)勇，鮑曙明，王叢笑

(1.上海師范大學(xué) 地理系，上海 200234；2.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；3.密西根大學(xué) 中國信息研究中心，美國 安娜堡 48106；4. 華東理工大學(xué) 城市與區(qū)域分析實(shí)驗(yàn)室，上海 200237)

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面向臺(tái)風(fēng)事件與災(zāi)害影響評估的時(shí)空數(shù)據(jù)管理模式*

芮建勛1，張發(fā)勇2，鮑曙明3，4，王叢笑1

(1.上海師范大學(xué) 地理系，上海 200234；2.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430074；3.密西根大學(xué) 中國信息研究中心，美國 安娜堡 48106；4. 華東理工大學(xué) 城市與區(qū)域分析實(shí)驗(yàn)室，上海 200237)

準(zhǔn)確掌握自然災(zāi)害致災(zāi)因子強(qiáng)度、影響范圍以及持續(xù)時(shí)間等災(zāi)害事件與過程信息，是開展區(qū)域?yàn)?zāi)害預(yù)警預(yù)測、減災(zāi)救援以及災(zāi)后重建等工作的基礎(chǔ)。目前還沒有一種通用的時(shí)空數(shù)據(jù)模型，能夠?qū)ε_(tái)風(fēng)等過程性自然災(zāi)害事件進(jìn)行建模。以“201319”號 “天兔”臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件為例，設(shè)計(jì)了一種基于元組時(shí)間標(biāo)記法的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件與過程的多尺度時(shí)空數(shù)據(jù)管理模式，并運(yùn)用擴(kuò)展SQL語言，將臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響區(qū)域等災(zāi)害事件的過程性信息按不同空間尺度同步存儲(chǔ)，為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件的歷史回溯、數(shù)據(jù)共享與可視化以及風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃等提供可靠、高效的過程數(shù)據(jù)管理方式。

臺(tái)風(fēng)災(zāi)害；事件；元組時(shí)間標(biāo)記法；時(shí)空數(shù)據(jù)管理

我國是受臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響嚴(yán)重的國家之一。臺(tái)風(fēng)每年給國家?guī)砭薮蟮膿p失。2005年從我國登陸并對我國產(chǎn)生影響的臺(tái)風(fēng)有8個(gè)，直接經(jīng)濟(jì)損失近800億元，2006年僅“碧利斯”就造成266億元的損失[1]。對于臺(tái)風(fēng)或颶風(fēng)災(zāi)害，國內(nèi)外多是從致災(zāi)因子角度進(jìn)行災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警，如聯(lián)合國全球?yàn)?zāi)害預(yù)警與定位系統(tǒng)(GDACS)、美國國家颶風(fēng)中心(NHC)的預(yù)報(bào)系統(tǒng)、上海臺(tái)風(fēng)所的臺(tái)風(fēng)信息系統(tǒng)等，這些系統(tǒng)普遍缺少對于臺(tái)風(fēng)社會(huì)影響和造成損失的分析評估[2]，不能滿足對臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響歷史序列分析的需要。

臺(tái)風(fēng)等很多自然災(zāi)害事件是以過程的形式呈現(xiàn)的。如“201319”號臺(tái)風(fēng)“天兔”，從誕生、登陸到消亡，前后持續(xù)7 d，由于臺(tái)風(fēng)中心位置不斷變化、路徑不斷地延伸，其影響區(qū)域(涉及省市、區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)等)是隨之變化的。隨著災(zāi)害事件的發(fā)生發(fā)展，區(qū)域?yàn)?zāi)情、致災(zāi)因子強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、災(zāi)區(qū)分布范圍等也隨時(shí)間不斷變化。準(zhǔn)確掌握包括臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響范圍、影響程度、持續(xù)時(shí)間等在內(nèi)的歷史災(zāi)害事件、過程與狀態(tài)信息，將為區(qū)域?yàn)?zāi)害預(yù)警預(yù)測、減災(zāi)救援、災(zāi)害影響評估以及災(zāi)后重建等工作提供重要參考依據(jù)。對于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害，人們迫切需要了解某個(gè)特定時(shí)刻臺(tái)風(fēng)事件的影響范圍，或者某區(qū)縣臺(tái)風(fēng)累計(jì)影響時(shí)間和過境時(shí)間等。上述地學(xué)問題的核心及其解決主要依賴于時(shí)空數(shù)據(jù)的管理模式，即尋求一種新的能夠支持時(shí)間序列分析的時(shí)空數(shù)據(jù)模型或方法，以存儲(chǔ)和管理臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件的序列與過程。而這方面的研究目前鮮有見到。

基于上述現(xiàn)實(shí)需求，本文在關(guān)系數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)上，采用元組時(shí)間標(biāo)記法，設(shè)計(jì)了一種適用于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件過程管理、動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)及災(zāi)害影響分析的時(shí)空數(shù)據(jù)管理模式。該模式能夠用于臺(tái)風(fēng)、洪澇、旱災(zāi)等自然災(zāi)害過程的時(shí)空數(shù)據(jù)建模與管理，為災(zāi)情歷史回溯、時(shí)空分析等提供數(shù)據(jù)模型與方法支撐。

1 災(zāi)害事件與過程中的時(shí)空數(shù)據(jù)模型

1.1 時(shí)空數(shù)據(jù)模型的發(fā)展

時(shí)間、空間、屬性是空間對象的固有特性。將時(shí)間用于空間對象的歷史序列，最簡單的方法就是采用快照瀏覽模式，即同樣的GIS空間數(shù)據(jù)均按不同時(shí)相單獨(dú)保存。隨著時(shí)間序列的增長，這種管理方式所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量驚人。當(dāng)需要對空間數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間鉆取操作以觀察歷史變化時(shí)，由于這種快照方式缺乏時(shí)空語義，所以難以反映空間對象時(shí)間序列的前后變化及關(guān)系。這種地理信息系統(tǒng)只是海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)系統(tǒng)，無法呈現(xiàn)其空間對象的歷史追溯過程。因此，人們開始研究時(shí)空數(shù)據(jù)模型(Spatial-temporal Data Model, STDM)來解決上述問題。

對于時(shí)空數(shù)據(jù)模型的大量研究始于1990年代初。Longran總結(jié)了時(shí)空立方體、快照序列、基態(tài)修正和時(shí)空復(fù)合等四種時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)模型[3]，Worboys建立了時(shí)空對象模型[4]，Donna提出了一種基于事件的時(shí)空數(shù)據(jù)模型ESTDM，表達(dá)了離散時(shí)空對象的等級結(jié)構(gòu)，將每個(gè)柵格的屬性記錄到數(shù)組中，以表達(dá)記錄隨時(shí)間變化的地理現(xiàn)象[5]，Raper 等開發(fā)了一種面向?qū)ο蟮牡匦螖?shù)據(jù)模型OOgeomorph[6]。但上述模型均不能表達(dá)像森林火災(zāi)事件中諸如火場的蔓延、斷裂、合并、消亡或重現(xiàn)等動(dòng)態(tài)復(fù)雜現(xiàn)象。為此，May提出了一種集對象模型與連續(xù)場模型于一體的概念框架，并以暴雨為例，闡述了表達(dá)事件與過程的動(dòng)態(tài)地理現(xiàn)象的方法[7]。

國內(nèi)在這方面也做了大量研究，包括面向?qū)ο髸r(shí)空數(shù)據(jù)模型[8-9]與面向過程的時(shí)空數(shù)據(jù)模型[10]等。不管是事件驅(qū)動(dòng)的還是面向?qū)ο蟮臅r(shí)空數(shù)據(jù)模型，均很難保持對象的連續(xù)性，同時(shí)不能解決僅僅由于屬性變化而引起的對象變化的歷史回溯及再現(xiàn)[11]。國內(nèi)外有關(guān)時(shí)空數(shù)據(jù)模型的上述研究，均是針對地理要素空間幾何特性隨時(shí)間不斷發(fā)生變化的情形，不適合用來對臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件與過程進(jìn)行建模。

由于現(xiàn)實(shí)世界中的空間對象、事件與過程的復(fù)雜性，如臺(tái)風(fēng)、移動(dòng)車輛、森林火災(zāi)、宗地等對象盡管都具有時(shí)態(tài)性，但均屬于不同的空間對象，有些適用對象模型，有些適用場模型，有些二者兼?zhèn)?。可見，到目前為止，還沒有一個(gè)通用的時(shí)空數(shù)據(jù)模型，能有效地解決時(shí)態(tài)GIS中各類空間對象的時(shí)空特性管理問題，特別是那些持續(xù)的事件對象。

1.2 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件與過程的時(shí)空特性

事件不僅是某一特定事件(如洪水)或是一個(gè)持久的狀態(tài)(如干旱)，也可以是一種趨勢(如全球變暖)；而過程則是與狀態(tài)有關(guān)的動(dòng)態(tài)序列[7]。因此，臺(tái)風(fēng)災(zāi)害是一種過程化的事件序列，且與臺(tái)風(fēng)災(zāi)情在性質(zhì)、數(shù)據(jù)內(nèi)容、記錄方式等方面有著明顯區(qū)別(圖1)。

圖1 災(zāi)害事件的過程信息與災(zāi)情的區(qū)別

1.3 基于元組時(shí)間標(biāo)記法的災(zāi)害事件與過程管理

與臺(tái)風(fēng)災(zāi)害有關(guān)的災(zāi)情上報(bào)、預(yù)警預(yù)測、災(zāi)害救援與災(zāi)后重建等工作，在現(xiàn)實(shí)中高度依賴于災(zāi)區(qū)行政區(qū)劃(省市、區(qū)縣、街道等)單元，甚至需要詳細(xì)到社區(qū)或居委會(huì)一級，并以它們作為災(zāi)情信息統(tǒng)計(jì)、聚合與分析的基本社會(huì)空間單元。因?yàn)榕_(tái)風(fēng)影響范圍，是某時(shí)刻臺(tái)風(fēng)風(fēng)圈與行政區(qū)劃單元疊加分析的一種中間結(jié)果。一次臺(tái)風(fēng)災(zāi)害過程的建模及后續(xù)的災(zāi)情統(tǒng)計(jì)，本質(zhì)上依賴于各級行政單元子集隨時(shí)間變化的不同組合，行政單元空間特性并沒有隨之變化。相對其它眾多地物對象，行政單元的變更周期相對較長。所以，對于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害這一類事件，其時(shí)空過程的刻畫與測度只能以國家基礎(chǔ)地理信息中不同空間尺度的行政區(qū)劃單元為基礎(chǔ)，記錄每時(shí)刻臺(tái)風(fēng)影響范圍及對應(yīng)致災(zāi)因子，最后作為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件的完整過程予以入庫。

具體步驟為，按照臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件出現(xiàn)的次序，以臺(tái)風(fēng)編號作為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件名稱，對某時(shí)刻受到影響的行政單元(如鄉(xiāng)鎮(zhèn))賦以時(shí)間戳，作為災(zāi)害事件的時(shí)間特性予以記錄而不是重新保存為新的快照集，直至該事件結(jié)束。因?yàn)榭煺占绞綄a(chǎn)生大量的不必要的數(shù)據(jù)冗余，也不利于歷史臺(tái)風(fēng)事件的對比分析。這樣，借助于行政區(qū)劃單元的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件空間特性，僅作為事件的隱含屬性，且高度依賴于行政區(qū)劃空間對象。

采用時(shí)空數(shù)據(jù)模式管理臺(tái)風(fēng)等災(zāi)害事件，目前看來仍然是比較科學(xué)、合理和可行的做法。因?yàn)橹恍枰S護(hù)幾個(gè)實(shí)體之間的關(guān)系即可，從而簡化了災(zāi)害事件與過程的管理，而且與事件過程描述等有關(guān)的屬性數(shù)據(jù)與空間數(shù)據(jù)(行政單元和臺(tái)風(fēng)路徑等專題數(shù)據(jù))采用不同的關(guān)系存儲(chǔ)，由于不再對大容量的空間幾何表進(jìn)行操作，因而將大幅提升關(guān)系數(shù)據(jù)庫的查詢效率，便于實(shí)現(xiàn)多尺度行政單元信息聚合、基于時(shí)間距離的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響計(jì)算以及歷史序列影響分析等。完整的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件、過程及其時(shí)空數(shù)據(jù)庫便于查找與當(dāng)前臺(tái)風(fēng)路徑相似的歷史臺(tái)風(fēng)事件及其災(zāi)害影響，可為當(dāng)前臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響分析提供重要參考依據(jù)[12]。

1.4 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響分析中的地學(xué)問題

臺(tái)風(fēng)作為氣象災(zāi)害，對承載體來說是一個(gè)持續(xù)的時(shí)空作用過程。受地形等下墊面影響，隨著臺(tái)風(fēng)中心位置向大陸不斷推進(jìn)，其風(fēng)圈半徑、中心最大風(fēng)速、移動(dòng)速度及影響區(qū)域范圍等都在發(fā)生變化。臺(tái)風(fēng)的三個(gè)致災(zāi)因子(大風(fēng)、暴雨、風(fēng)暴潮)所造成的災(zāi)損程度，除了受下墊面影響之外，還取決于臺(tái)風(fēng)災(zāi)害過程的持續(xù)時(shí)間及路徑。如一次過境與迂回過境、擦邊而過等對同一區(qū)域帶來的災(zāi)害損失差別很大。因此，新的時(shí)空數(shù)據(jù)模型必須回答類似如下地學(xué)問題：

(1)廣東省陸豐市累計(jì)受“天兔”臺(tái)風(fēng)影響的時(shí)間；

(2)2013年9月22日20：00點(diǎn)“天兔”臺(tái)風(fēng)影響哪些鄉(xiāng)鎮(zhèn)，受影響人口數(shù)量等；

(3)福建省2013年各鄉(xiāng)鎮(zhèn)臺(tái)風(fēng)影響頻次等。

2 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件的時(shí)空數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

2.1 設(shè)計(jì)原則

合理的時(shí)空數(shù)據(jù)模型，必須考慮存儲(chǔ)空間、存取與時(shí)空分析效率、保證時(shí)空語義完整等幾方面因素。針對災(zāi)害事件與過程的時(shí)空數(shù)據(jù)模型，應(yīng)滿足以下條件：①檔案功能；②更新功能；③時(shí)間、空間與屬性的查詢及分析功能；④時(shí)空數(shù)據(jù)一致性；⑤支持一定粒度的數(shù)據(jù)鉆取與時(shí)間距離的計(jì)算；⑥支持?jǐn)?shù)據(jù)共享，輸出符合OGIS空間數(shù)據(jù)規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)的通用數(shù)據(jù)交換格式，對地理實(shí)體各時(shí)刻的狀態(tài)或?qū)傩园凑昭莼^程進(jìn)行空間動(dòng)態(tài)模擬，以支持事件序列的專題地圖與動(dòng)畫生成等。

2.2 數(shù)據(jù)源

本研究中的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響分析主要依據(jù)以行政區(qū)劃為主的多尺度國家基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)、人口、社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及臺(tái)風(fēng)歷史專題數(shù)據(jù)。前者包括省自治區(qū)直轄市、地市、區(qū)縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)街道四級行政區(qū)劃空間數(shù)據(jù)庫。其中，縣級行政區(qū)劃單元總共2 872個(gè)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)43 577個(gè)。人口數(shù)據(jù)為2010年國家人口普查數(shù)據(jù)(六普)，上述數(shù)據(jù)由密西根大學(xué)中國信息研究中心[13](http://www.chinadataonline.org/)提供。臺(tái)風(fēng)歷史數(shù)據(jù)主要采用中國臺(tái)風(fēng)網(wǎng)“CMA-STI熱帶氣旋最佳路徑數(shù)據(jù)集”(1949-2011年)，其中2012年及以后的臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)來自溫州臺(tái)風(fēng)網(wǎng)(http://www.wztf121.com)的實(shí)時(shí)臺(tái)風(fēng)信息。基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)與臺(tái)風(fēng)歷史數(shù)據(jù)均采用PostgreSQL空間數(shù)據(jù)庫管理。

2.3 時(shí)空數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

行政區(qū)劃數(shù)據(jù)包含區(qū)縣與鄉(xiāng)鎮(zhèn)編碼、名稱以及幾何位置(含投影信息)等字段(表1)。

臺(tái)風(fēng)數(shù)據(jù)包含臺(tái)風(fēng)編碼(ty_code)、中心位置、對應(yīng)時(shí)間(time)、經(jīng)緯度(lon, lat)、7級風(fēng)圈半徑、中心氣壓和最大風(fēng)速等屬性。以2013年登陸并影響粵閩贛三省的“201319”號臺(tái)風(fēng)“天兔”(Usagi)為例(表2)。該臺(tái)風(fēng)在當(dāng)年9月16日發(fā)源于菲律賓以東洋面，發(fā)展到9月22日00：00時(shí)，7級風(fēng)圈開始影響到廣東、福建兩省共26個(gè)縣市、244個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)。至當(dāng)天晚上20：00時(shí)，影響范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，涉及廣東、福建、江西三省共108個(gè)縣市。

圖2 臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件與過程的時(shí)空數(shù)據(jù)管理

3 災(zāi)害事件與過程的時(shí)序分析及其可視化

3.1 擴(kuò)展SQL空間查詢語言

擴(kuò)展SQL是一種空間查詢語言。它基于OpenGIS的九交模型予以實(shí)現(xiàn)，在數(shù)據(jù)庫層面定義了很多空間運(yùn)算函數(shù)，包括動(dòng)態(tài)投影變換、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)操作以及多種面向地學(xué)問題的空間分析方法等。PostGIS空間數(shù)據(jù)庫引擎是PostgreSQL對象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的擴(kuò)展，支持基于GiST的四叉樹空間索引，提供空間分析與地理對象處理的函數(shù)[14]，是目前擴(kuò)展SQL最完整的實(shí)現(xiàn)。PostgreSQL對象關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，通過PostGIS空間數(shù)據(jù)庫引擎，完整地支持了擴(kuò)展SQL標(biāo)準(zhǔn)，滿足大多數(shù)基于數(shù)據(jù)庫腳本與上下文環(huán)境的實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)、交互性空間分析之需求，為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件與過程的時(shí)空數(shù)據(jù)管理、影響范圍分析等提供了開放、動(dòng)態(tài)的空間運(yùn)算函數(shù)庫。

3.2 交互式空間計(jì)算過程與方法

實(shí)際操作中，將臺(tái)風(fēng)7級風(fēng)圈所影響的行政單元作為當(dāng)前時(shí)刻臺(tái)風(fēng)的影響范圍。具體方法是取得臺(tái)風(fēng)中心的經(jīng)緯度坐標(biāo)，運(yùn)用擴(kuò)展SQL的內(nèi)置函數(shù)，采用腳本進(jìn)行動(dòng)態(tài)投影轉(zhuǎn)換，將之轉(zhuǎn)換成我國小比例尺地圖使用的Albers投影，自定義空間投影編碼(SRID=86400)，然后基于擴(kuò)展SQL的ST_DWithin函數(shù)，實(shí)現(xiàn)7級風(fēng)圈半徑與行政單元圖層的空間關(guān)系運(yùn)算，得到當(dāng)前時(shí)刻的臺(tái)風(fēng)影響范圍。也可以將該時(shí)刻的影響范圍通過ST_AsGeoJSON函數(shù)輸出為標(biāo)準(zhǔn)地理數(shù)據(jù)交換文件GeoJSON，用于臺(tái)風(fēng)影響范圍的時(shí)序分析與可視化。同時(shí)在元組級別上賦予時(shí)間戳，作為臺(tái)風(fēng)事件的當(dāng)前狀態(tài)予以保存，直至該臺(tái)風(fēng)事件結(jié)束。

3.3 擴(kuò)展SQL支持下的臺(tái)風(fēng)影響范圍時(shí)序分析

地理事件歷史序列或過程的可視化，是時(shí)態(tài)GIS的重要組成部分，也是地學(xué)研究的重要方法。以臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件與過程的時(shí)空數(shù)據(jù)模型為基礎(chǔ)，采用擴(kuò)展SQL的數(shù)據(jù)操作函數(shù)，可將時(shí)間序列的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響區(qū)域依次輸出為地理數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)交換文件，如GeoJSON格式，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)共享(圖3)。最后通過開源制圖引擎MapServer調(diào)用該共享文件以顯示臺(tái)風(fēng)影響范圍，生成一次臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件的歷史序列專題地圖(圖4)。如果采用GRASS地理信息系統(tǒng)平臺(tái)，還可將上述事件序列生成動(dòng)畫。

圖3 擴(kuò)展SQL支持下的臺(tái)風(fēng)影響范圍交互式動(dòng)態(tài)計(jì)算

圖4 臺(tái)風(fēng)“天兔”(201319)9月22日不同時(shí)刻的災(zāi)害影響范圍

4 結(jié)論

本文以“201319”號臺(tái)風(fēng)“天兔”為例，借助于關(guān)系數(shù)據(jù)庫平臺(tái)與擴(kuò)展SQL語言，以時(shí)態(tài)GIS為參照，設(shè)計(jì)了一種面向臺(tái)風(fēng)災(zāi)害事件與過程的時(shí)空數(shù)據(jù)管理模式。該管理模式能有效存儲(chǔ)隨時(shí)間變化的臺(tái)風(fēng)災(zāi)害影響范圍、災(zāi)區(qū)人口分布等事件序列上的過程信息，便于災(zāi)害信息共享以及事件序列的可視化，為臺(tái)風(fēng)災(zāi)害歷史事件的回溯、預(yù)警預(yù)測、減災(zāi)救援、災(zāi)害影響及災(zāi)后重建等工作提供重要的歷史災(zāi)情信息與數(shù)據(jù)管理方法。同時(shí)對于洪澇、干旱等其它過程性災(zāi)害事件的時(shí)空數(shù)據(jù)管理也有重要的借鑒意義。

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TheSpatiotemporalDataManagementforTyphoonEventsandDisasterAssessment

Rui Jianxun1, Zhang Fayong2, Bao Shuming3, 4and Wang Congxiao1

(1.DepartmentofGeography,ShanghaiNormalUniversity,Shanghai200234,China;2.FacultyofInformationEngineering,ChinaUniversityofGeosciences(Wuhan),Wuhan430074,China;3.ChinaDataCenter,UniversityofMichigan,AnnArbor48106,U.S. 4.EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)

Thedetailedinformationincludingdisaster-inducingfactorsintensity,affectedareaanditsdurationofnaturaldisastersareimportantforthecrisesmanagement,includingearlywarning,disasterassistanceandpost-disasterrecoveryandreconstruction.Sofartherearenouniversalspatial-temporaldatamodelformodelingtyphooneventsanddisasterassessment.Weproposeamulti-scalespatial-temporaldatamodelfortyphooneventsbasedontupletimestamps.Thespatial-temporalinformationincludingareasaffectedbytyphooneventscanbestoredinspatialdatabasesynchronouslyinextendedSQLatdifferentspatialscalesbasedontupletimestamps.Itprovidesahighlyefficientapproachformanagingproceduraldata,whichcanbeusedforhistoricalreviewoftyphoonevents,datasharingandspatial-temporaldatavisualization.

typhoondisaster;event;tupletimestamp;spatial-temporaldatamanagement

2014-11-17

2015-01-08

國家科技支撐計(jì)劃(2011BAH06B04)

芮建勛(1971-)，男，甘肅慶陽人，博士，副教授，主要從事地理信息系統(tǒng)建模與災(zāi)害學(xué)方面的研究. E-mail: ruijianxun@126.com

張發(fā)勇(1974-)，男，貴州遵義人，博士，副教授，主要從事地理信息系統(tǒng)及其應(yīng)用開發(fā)、空間智能研究. E-mail:zhangfayong@163.com

P208；X43

A

1000-811X(2015)03-0043-05

10.3969/j.issn.1000-811X.2015.03.009

芮建勛，張發(fā)勇，鮑曙明，等. 面向臺(tái)風(fēng)事件與災(zāi)害影響評估的時(shí)空數(shù)據(jù)管理模式[J].災(zāi)害學(xué), 2015,30(3):043-046. [Rui Jianxun, Zhang Fayong, Bao Shuming, et al. The Spatiotemporal Data Management for Typhoon Events and Disaster Assessment [J].Journal of Catastrophology, 2015,30(3)：043-046.]