面向過(guò)程的城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估建模方法

胡傳博，游 蘭，林 琿

1. 香港中文大學(xué)太空與地球信息科學(xué)研究所，香港； 2. 湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430062； 3. 香港中文大學(xué)深圳研究院，廣東 深圳 518057

虛擬地理環(huán)境(virtual geographic environments，VGE)[1]的研究致力于通過(guò)多源信息集成與共享作為基礎(chǔ)，借助虛擬現(xiàn)實(shí)理念并采用多感知表達(dá)技術(shù)為地理問(wèn)題、地理規(guī)律與地理現(xiàn)象的模擬提供相關(guān)地理知識(shí)，從而輔助有關(guān)部門(mén)進(jìn)行科學(xué)決策[2]。隨著智慧城市的發(fā)展，各應(yīng)用領(lǐng)域更依賴于地理知識(shí)來(lái)實(shí)現(xiàn)智能化決策。因此，VGE的發(fā)展逐漸為智慧城市建設(shè)中的各領(lǐng)域智慧應(yīng)用提供了理論與方法基礎(chǔ)。在城市公共安全領(lǐng)域，頻發(fā)的城市突發(fā)公共事件[3](例如自然災(zāi)害，交通事故和設(shè)施事故)如果得不到快速、科學(xué)的決策與應(yīng)急響應(yīng)，通常會(huì)引發(fā)重大的經(jīng)濟(jì)損失和人員傷亡。因此，如何進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與快速風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并為城市公共安全應(yīng)急響應(yīng)提供決策依據(jù)和支持成為研究的重要挑戰(zhàn)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[4]作為城市公共安全應(yīng)急決策的基礎(chǔ)性工作，用于對(duì)城市范圍內(nèi)成員造成損失的風(fēng)險(xiǎn)隱患進(jìn)行量化分析、估計(jì)與量測(cè)[5]?，F(xiàn)有的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法按照事件發(fā)生的時(shí)間分為兩種類(lèi)型：事件發(fā)生之前的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和事件發(fā)生時(shí)的即時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。針對(duì)前者的研究，已經(jīng)存在大量的方法。例如，文獻(xiàn)[6]針對(duì)化學(xué)工業(yè)安全事故提出了蒙德安全評(píng)價(jià)方法，形成了包括火災(zāi)、爆炸以及中毒等后果的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)參數(shù)。歐盟于2005年提出的工業(yè)事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法[7]，構(gòu)建了針對(duì)工業(yè)事故的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具體流程。然而，這類(lèi)方法均是在事件發(fā)生之前用于防范事件發(fā)生為目的的方法，無(wú)法實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與快速評(píng)估任務(wù)。隨著智慧城市的建設(shè)，針對(duì)后者的研究成為重點(diǎn)。文獻(xiàn)[8]設(shè)計(jì)了針對(duì)化學(xué)泄漏事件的即時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估框架，并應(yīng)用于中國(guó)松花江化學(xué)物質(zhì)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。文獻(xiàn)[9]設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種即時(shí)的野火救助決策風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工具。然而，這些方法均存在于孤立的監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)中，無(wú)法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的綜合表達(dá)，難以實(shí)現(xiàn)方法的共享管理與重復(fù)使用。

隨著VGE相關(guān)理論與方法的發(fā)展，產(chǎn)生了一系列建模與表達(dá)的方法，可以用于解決城市公共安全中的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的共享與重用問(wèn)題。文獻(xiàn)[10]從數(shù)據(jù)、模型、表現(xiàn)與協(xié)同等4個(gè)方面建立了一個(gè)VGE基本理論初步研究框架。文獻(xiàn)[11]針對(duì)VGE側(cè)重表達(dá)、忽略地理分析的現(xiàn)狀，構(gòu)建了包括數(shù)據(jù)環(huán)境、建模環(huán)境、表達(dá)環(huán)境以及協(xié)同環(huán)境的VGE架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了地理環(huán)境模擬分析與多種復(fù)雜地理問(wèn)題求解。隨著研究者對(duì)地理科學(xué)領(lǐng)域獨(dú)特的背景、過(guò)程和結(jié)果進(jìn)行解釋?zhuān)a(chǎn)生了地理知識(shí)的概念[12]。面向不同領(lǐng)域?qū)τ诘乩碇R(shí)的應(yīng)用需求，地理知識(shí)的表達(dá)與共享成為研究的熱點(diǎn)。文獻(xiàn)[13]提出了基于VGE的地理知識(shí)表達(dá)與共享方法，實(shí)現(xiàn)城市空氣質(zhì)量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與安全管理。文獻(xiàn)[14]提出了VGE體系架構(gòu),設(shè)計(jì)了堰塞湖潰決風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基本流程,提高堰塞湖潰壩風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)能力。針對(duì)城市安全管理，文獻(xiàn)[15]則基于VGE基本理論方法，在微空間環(huán)境中進(jìn)行生物恐怖主義的人群疏散模擬，針對(duì)潛在的攻擊進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。這些方法應(yīng)用VGE的相關(guān)理論解決具體應(yīng)用場(chǎng)景下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需求。然而，國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)31000中將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估定義為一種包含風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)3個(gè)階段的過(guò)程[16]，不同的階段需要不同的信息資源作為評(píng)價(jià)依據(jù)，以上方法均只提供單一化的評(píng)估結(jié)果，無(wú)法針對(duì)不同階段的過(guò)程信息進(jìn)行建模與表達(dá)。這使得決策者無(wú)法全面的獲取風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，因而需要引入面向過(guò)程的方法與技術(shù)實(shí)現(xiàn)階段信息結(jié)果共享與服務(wù)。

工作流和web service[17-18]作為面向過(guò)程的集成技術(shù)被廣泛應(yīng)用于分布式信息資源(包括傳感器、數(shù)據(jù)和模型等)的統(tǒng)一表達(dá)，并實(shí)現(xiàn)服務(wù)的鏈接用于支持城市綜合管理。開(kāi)放地理空間信息聯(lián)盟(open geospatial consortium,OGC)致力于開(kāi)發(fā)地理空間網(wǎng)絡(luò)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，包括傳感器觀測(cè)服務(wù)(sensor observation service,SOS)[19]、網(wǎng)絡(luò)目錄服務(wù)(catalogue services web,CSW)[20]以及網(wǎng)絡(luò)處理服務(wù)(web processing service，WPS)[21]等。針對(duì)傳感網(wǎng)綜合管理需求，OGC形成了傳感器建模語(yǔ)言(sensor model language,SensorML)[22]。基于這些標(biāo)準(zhǔn)與信息模型可以將信息資源以web service的形式實(shí)現(xiàn)服務(wù)的組合與工作流的構(gòu)建。例如，文獻(xiàn)[23]鏈接若干個(gè)子服務(wù)形成一種用于表征網(wǎng)絡(luò)服務(wù)鏈的工作流。文獻(xiàn)[24]提出了一種用于大氣化學(xué)成分觀測(cè)的新型數(shù)據(jù)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)CSW與WPS的鏈接與數(shù)據(jù)服務(wù)。因此，基于以上的方法與技術(shù)，如何針對(duì)城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與評(píng)估任務(wù)需求，有效地組織信息資源，提供面向過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、監(jiān)測(cè)評(píng)估服務(wù)成為新的挑戰(zhàn)。

綜上所述，針對(duì)城市突發(fā)事件的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，存在以下兩個(gè)問(wèn)題：①缺乏一種風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與評(píng)估的綜合表征方法，使得風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法的共享與重用難以實(shí)現(xiàn)；②風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、分析和評(píng)價(jià)的分析過(guò)程，不同的評(píng)估階段關(guān)注的焦點(diǎn)和采用的方法各不相同，缺乏一種針對(duì)面向過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估信息描述結(jié)構(gòu)，難以實(shí)現(xiàn)階段性評(píng)估結(jié)果的即時(shí)信息服務(wù)。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文基于MOF元建模理論設(shè)計(jì)了十元組通用信息描述結(jié)構(gòu)，形成了風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與評(píng)估方法的綜合表達(dá)方法，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的共享管理與重用；其次，本文設(shè)計(jì)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程管理原型系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)面向風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程不同階段的即時(shí)評(píng)估信息服務(wù)，并以此來(lái)驗(yàn)證方法的可行性。

1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程建模方法

1.1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元建?？蚣?/h3>

在VGE的相關(guān)理論與方法的研究中，數(shù)據(jù)環(huán)境、建模環(huán)境、表達(dá)環(huán)境以及協(xié)同環(huán)境作為其構(gòu)建的核心環(huán)境。本文致力于在VGE中構(gòu)建一種針對(duì)城市公共安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估的過(guò)程建模方法，用于支撐VGE的表達(dá)環(huán)境。本文引入元模型作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估表達(dá)與管理的主要方法。元模型定義了描述某一模型的規(guī)范，具體來(lái)說(shuō)就是組成模型的元素與元素之間的關(guān)系。基于元模型驅(qū)動(dòng)的架構(gòu)，使得很多機(jī)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性共享管理的目的。對(duì)象管理組織(object management group,OMG)在2005年提出的元對(duì)象機(jī)制(meta-object facility,MOF)[25-26]，用于描述針對(duì)某一特定模型的建模結(jié)構(gòu)集，以此來(lái)提高用戶對(duì)于元數(shù)據(jù)與元模型的管理能力。滿足MOF相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的元模型一般具備良好的開(kāi)放性、互操作性和可擴(kuò)展性。

本文研究的重點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)面向過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與評(píng)估的綜合表達(dá)方法，將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估劃分為感知、識(shí)別、分析與評(píng)價(jià)等4個(gè)階段，并將整個(gè)過(guò)程稱(chēng)為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程集成共享管理需求，本文基于MOF元模型四層架構(gòu)設(shè)計(jì)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的元建模框架，詳細(xì)結(jié)構(gòu)如圖1所示。M3層涵蓋了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元模型的一系列概念要素集。M2層包括信息描述元模型、建模設(shè)施元模型以及標(biāo)準(zhǔn)化信息描述元模型，分別描述了過(guò)程信息描述的總體抽象框架、建模的限制原則以及形式化的流程。M1層包括信息描述模型、SensorML和十元組信息描述結(jié)構(gòu)。通過(guò)建立十元組信息描述結(jié)構(gòu)到SensorML標(biāo)準(zhǔn)信息模型的映射，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程信息模型的標(biāo)準(zhǔn)化表達(dá)。M0層包含針對(duì)一系列城市突發(fā)公共事件對(duì)應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程實(shí)例。

1.2 元模型信息組件

本文設(shè)計(jì)的元模型信息組件包括標(biāo)簽、時(shí)空、訪問(wèn)權(quán)限以及過(guò)程連接。標(biāo)簽主要描述過(guò)程的標(biāo)識(shí)信息與類(lèi)別信息；時(shí)空信息提供統(tǒng)一時(shí)空基準(zhǔn)，以時(shí)間、空間為紐帶動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的多時(shí)態(tài)、多層次、多粒度信息，用于實(shí)現(xiàn)地上下、歷史實(shí)時(shí)、靜態(tài)動(dòng)態(tài)等信息集成共享；訪問(wèn)權(quán)限主要包括一些限制與管理權(quán)限問(wèn)題；過(guò)程連接作為核心信息組件用于表征風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程需要的具體傳感器數(shù)據(jù)與模型等信息服務(wù)以及他們之間組成的鏈接順序。信息服務(wù)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的4個(gè)階段(感知、識(shí)別、分析和評(píng)價(jià))中的任務(wù)信息進(jìn)行抽象的鏈接和描述。

本文將過(guò)程連接組件細(xì)化為階段、任務(wù)、觀測(cè)服務(wù)和模型服務(wù)間的關(guān)系，如圖2所示。包含如下4個(gè)階段：

(1) 感知階段——根據(jù)耦合的多源觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行日常監(jiān)測(cè)。

(2) 識(shí)別階段——進(jìn)行針對(duì)特定突發(fā)事件可能引發(fā)的衍生災(zāi)害的類(lèi)型及其可能造成的時(shí)空影響范圍的識(shí)別。

(3) 分析階段——分析和計(jì)算突發(fā)事件可能造成的損失與傷害程度。

(4) 評(píng)價(jià)階段——進(jìn)行定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。最終得出風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)結(jié)論和評(píng)價(jià)報(bào)告。

1.3 十元組信息描述結(jié)構(gòu)

根據(jù)上文介紹的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元模型信息組件進(jìn)行詳細(xì)劃分，本文設(shè)計(jì)了十元組通用信息描述結(jié)構(gòu)，包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的十個(gè)方面的通用信息：識(shí)別信息、類(lèi)別信息、空間信息、時(shí)間信息、階段信息、任務(wù)信息、監(jiān)測(cè)信息、模型信息、管理信息和約束信息。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元數(shù)據(jù)組與十元組信息描述結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系如圖3所示。

綜上所述，本文基于十元組信息描述結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的描述。然而，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程需要進(jìn)行形式化與標(biāo)準(zhǔn)化，以此將該過(guò)程表達(dá)成的可執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程。

1.4 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程表達(dá)

為了實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程構(gòu)建及其快速精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)，需要將十元組信息描述結(jié)構(gòu)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的表達(dá)。本文應(yīng)用SensorML中的ProcessChain相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范來(lái)描述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程信息模型，建立十元組信息描述要素集與過(guò)程鏈屬性集(包括MetadataGroup、input、output、parameters、connection和component)之間的映射關(guān)系，以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元模型形式化表達(dá)。MetadataGroup用于描述風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的識(shí)別、類(lèi)別、空間、時(shí)間、管理和約束等信息。階段描述包括感知、識(shí)別、分析和評(píng)價(jià)在內(nèi)的階段信息，映射input、output和parameter等屬性中。任務(wù)用于描述過(guò)程內(nèi)部的連接關(guān)系。而connection內(nèi)部包含一系列的連接對(duì)象，它們支持從各個(gè)過(guò)程的源屬性到終點(diǎn)屬性，以此來(lái)實(shí)現(xiàn)過(guò)程的連接。最后，觀測(cè)與模型被映射到對(duì)應(yīng)component屬性中，來(lái)表達(dá)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程所要描述的信息資源。

圖1 基于MOF的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元建模架構(gòu)Fig.1 The MOF-based risk assessment process meta-modeling architecture

圖2 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程階段信息需求Fig.2 Stage information demands in a risk assessment process

圖3 元模型信息組件與十元組信息描述結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系Fig.3 The relationship between meta-model information component and ten-tuple information description structure

2 原型系統(tǒng)設(shè)計(jì)

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程管理原型系統(tǒng)以風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的共享管理為出發(fā)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)突發(fā)事件發(fā)生時(shí)精準(zhǔn)、高效信息資源匯聚，提供全面的即時(shí)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估服務(wù)，并在虛擬環(huán)境中提供風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程服務(wù)的動(dòng)態(tài)可視化。該系統(tǒng)充分發(fā)揮地理空間傳感網(wǎng)服務(wù)的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)接口接入現(xiàn)實(shí)中不同的信息資源，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)觀測(cè)，并提供相應(yīng)的決策支持服務(wù)。系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)具體如圖4所示。

圖4 原型系統(tǒng)邏輯架構(gòu)Fig.4 Prototype system logic architecture

從圖4中可以看出系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)主要分為4個(gè)層級(jí)，包括資源層、中間層、業(yè)務(wù)層和表現(xiàn)層。具體層級(jí)結(jié)構(gòu)的功能和關(guān)系如下：

(1) 資源層。該層主要實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)信息資源服務(wù)管理。信息資源服務(wù)發(fā)布成標(biāo)準(zhǔn)的信息服務(wù)，并通過(guò)注冊(cè)中心中進(jìn)行統(tǒng)一管理。

(2) 中間件層。該層級(jí)主要作為資源層和業(yè)務(wù)層之間的中間層提供相關(guān)的信息傳遞機(jī)制。此外，過(guò)程服務(wù)鏈的執(zhí)行引擎用于驅(qū)動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程服務(wù)鏈的執(zhí)行。

(3) 業(yè)務(wù)層。該層作為系統(tǒng)的核心來(lái)提供一系列過(guò)程管理功能(包括建模、管理、執(zhí)行和可視化等)，將執(zhí)行結(jié)果提供給表現(xiàn)層，完成與用戶的交互工作。

(4) 表現(xiàn)層。該層級(jí)提供一系列的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估管理功能交互界面，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之間、系統(tǒng)與用戶之間的交互。

3 燃?xì)庑孤┦录?yīng)用案例

燃?xì)庑孤┦录27]作為典型的城市突發(fā)公共事件，其發(fā)生與發(fā)展過(guò)程十分復(fù)雜，通常會(huì)產(chǎn)生多種衍生事件(包括火災(zāi)、中毒和爆炸等)。針對(duì)不同的衍生事件需要選取不同的物理預(yù)測(cè)模型來(lái)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)分布與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),本文選取高斯煙羽擴(kuò)散模型[28]、火災(zāi)輻射傷害模型[29]、超壓沖擊波模型[30]。此外，需要根據(jù)計(jì)算的范圍可以確定事件在該范圍內(nèi)可能產(chǎn)生的損失。最終，本文選取常用的個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法得出相應(yīng)的評(píng)價(jià)結(jié)論[31]。

3.1 試驗(yàn)基礎(chǔ)

本文選取太原市高新技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)作為主要試驗(yàn)區(qū)域。系統(tǒng)基于SOS實(shí)現(xiàn)15 km2范圍內(nèi)150個(gè)燃?xì)夤艿缐毫鞲衅鳎约爸鞒菂^(qū)范圍內(nèi)近20個(gè)氣象站點(diǎn)和6000余個(gè)基站流量傳感器數(shù)據(jù)統(tǒng)一接入。此外，系統(tǒng)將燃?xì)庑孤┦录婕暗娘L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型進(jìn)行封裝，并發(fā)布成標(biāo)準(zhǔn)的WPS。自此，本文完成了信息資源的整合與管理，為試驗(yàn)流程的設(shè)計(jì)奠定了基礎(chǔ)。

3.2 試驗(yàn)流程

本文的試驗(yàn)流程主要包含燃?xì)庑孤┦录l(fā)生前的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程建模與事件發(fā)生時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程服務(wù)鏈執(zhí)行，具體的試驗(yàn)流程如圖5所示。

圖5 試驗(yàn)流程Fig.5 Experiment process chart

本文的試驗(yàn)流程分為事件發(fā)生前和發(fā)生時(shí)兩個(gè)部分進(jìn)行。事件發(fā)生前的試驗(yàn)流程為：首先，依據(jù)建模模板來(lái)構(gòu)建燃?xì)庑孤┦录L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程，具體的建模界面如圖6所示。其中，圖6(a)是十元組信息描述結(jié)構(gòu)的建模界面，圖6(b)為拖拽式的過(guò)程連接構(gòu)建界面。然后，將建模形成的信息模型進(jìn)行注冊(cè)。燃?xì)庑孤┦录l(fā)生時(shí)的試驗(yàn)流程為：一旦通過(guò)現(xiàn)實(shí)中的傳感器數(shù)據(jù)確認(rèn)事件發(fā)生，立刻觸發(fā)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程，綁定具體的信息服務(wù)。最后，系統(tǒng)執(zhí)行該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程，共享階段性評(píng)估結(jié)果，在虛擬災(zāi)害場(chǎng)景中進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程動(dòng)態(tài)可視化。

3.3 試驗(yàn)結(jié)果

本文通過(guò)模擬燃?xì)夤艿缐毫鞲衅鞅O(jiān)測(cè)異常來(lái)觸發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的執(zhí)行，針對(duì)燃?xì)庑孤┦录娘L(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估試驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估試驗(yàn)結(jié)果包括不同階段的輸入、輸出以及執(zhí)行時(shí)間，具體的階段輸出如下：

(1) 感知階段。首先通過(guò)負(fù)壓力波定位方程[32]來(lái)確定泄漏位置坐標(biāo)為(37°52′13″N,112°33′42″E)。此外，通過(guò)傳感器監(jiān)測(cè)值作為輸入，通過(guò)小孔模型服務(wù)計(jì)算輸出泄漏氣體強(qiáng)度計(jì)算結(jié)果為54.2 kg/s，具體過(guò)程如圖7所示。

(2) 識(shí)別階段。本文討論該燃?xì)庑孤┦录赡芤l(fā)的中毒、火災(zāi)和爆炸等衍生事件。該階段分別計(jì)算3種衍生事件的物理影響區(qū)域與相應(yīng)傷害等級(jí)。其模擬結(jié)果在虛擬災(zāi)害場(chǎng)景中進(jìn)行動(dòng)態(tài)可視化，如圖8所示。

(3) 分析階段。該階段計(jì)算3種衍生災(zāi)害可能引發(fā)的致死率分布數(shù)據(jù)，并將輸出的致死率分布數(shù)據(jù)作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)階段的計(jì)算基礎(chǔ)。

(4) 評(píng)價(jià)階段。系統(tǒng)基于分析階段的致死率分布數(shù)據(jù)計(jì)算個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)等值線圖，并輸入?yún)^(qū)域?qū)崟r(shí)人口密度估值計(jì)算社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)值，計(jì)算得可能造成的死亡人數(shù)為15人，具體的執(zhí)行過(guò)程如圖9所示。

綜上所述，試驗(yàn)結(jié)果包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的執(zhí)行時(shí)間與階段性的評(píng)價(jià)結(jié)果。試驗(yàn)結(jié)果表明本文提出的方法可以實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的共享管理，并提供即時(shí)的階段性評(píng)估信息服務(wù)，驗(yàn)證了本文方法的可行性。

表1 燃?xì)庑孤┦录L(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估試驗(yàn)結(jié)果

4 總結(jié)與展望

本文針對(duì)目前風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估方法的共享與重用需求，設(shè)計(jì)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元建模方法，形成了十元組信息描述結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了面向過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估階段性個(gè)性化信息服務(wù)。最后，本文設(shè)計(jì)了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程管理原型系統(tǒng)，并以太原市燃?xì)庑孤┦录槔?，?yàn)證方法的可行性。本文方法的優(yōu)點(diǎn)包括：①提出了統(tǒng)一時(shí)空框架下的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程元模型，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程的共享管理與重用，作為支撐VGE可視化模擬的基礎(chǔ)模型部分，為VGE理論框架的研究提供一種高效快速的過(guò)程建模的方法；②實(shí)現(xiàn)了面向過(guò)程的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息即時(shí)服務(wù)方法，提供面向不同用戶提供階段性即時(shí)評(píng)估信息服務(wù)，使得決策者可以在虛擬環(huán)境中獲取更加全面、豐富的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息。

圖6 燃?xì)庑孤┦录L(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程建模界面Fig.6 Gas leakage event risk assessment process modeling interface

圖7 燃?xì)庑孤┒ㄎ患靶孤?qiáng)度模擬結(jié)果Fig.7 Gas leakage location and intensity simulation results

圖8 燃?xì)庑孤┭苌录哪M結(jié)果Fig.8 Simulation results of gas leakage derivation event

圖9 個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)與社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果Fig.9 Individual risk and social risk assessment results

未來(lái)的研究工作將聚焦于解決風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過(guò)程中的諸多不確定性問(wèn)題，設(shè)計(jì)基于過(guò)程的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系；其次，基于城市百萬(wàn)級(jí)傳感器和模型服務(wù)的集成管理，提高過(guò)程服務(wù)鏈的執(zhí)行效率也將會(huì)是未來(lái)研究中的重點(diǎn)問(wèn)題。