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    地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)警流程初步研究

    2020-04-09 04:54:20陳星宇張偉勁閔宇航鄭彥虎
    計算機時代 2020年3期
    關(guān)鍵詞:預(yù)處理預(yù)警模板

    陳星宇 張偉勁 閔宇航 鄭彥虎

    摘 ?要: 為了減少近年來多發(fā)的地質(zhì)災(zāi)害對人們造成的損失,初步研究了用于地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警與防治的監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)警流程。討論了數(shù)據(jù)庫的總體設(shè)計和數(shù)據(jù)的來源;對數(shù)據(jù)庫進行結(jié)構(gòu)設(shè)計,提出了數(shù)據(jù)預(yù)處理方法;通過數(shù)據(jù)閾值預(yù)警來進行地質(zhì)災(zāi)害的預(yù)警與防治。文章指出了建立數(shù)據(jù)庫的必要性,認為只有建立了數(shù)據(jù)庫才能做到地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警與防治的高效、精準,才能盡可能地降低地質(zhì)災(zāi)害對人們生命財產(chǎn)造成的損失。

    關(guān)鍵詞: 地質(zhì)災(zāi)害; 數(shù)據(jù)庫建設(shè); 數(shù)據(jù)預(yù)處理; 預(yù)警; 防治

    中圖分類號:TP315 ? ? ? ? ?文獻標識碼:A ? ? 文章編號:1006-8228(2020)03-20-04

    Preliminary research on early warning procedure based on

    geological disaster monitoring data

    Chen Xingyu, Zhang Weijing, Min Yuhang, Zheng Yanhu

    (collegeof information science and technology, Chengdu University of Technology, Sichuan, Chengdu 610051, China)

    Abstract: In order to reduce the losses caused by geological disasters in recent years, the monitoring data early warning process for geological disaster early warning and prevention is studied. The overall design of the database and the source of the data are discussed; the structure of the database is designed and the method of data preprocessing is put forward; the early warning and prevention of geological disasters through the early warning of data threshold are carried out. This paper points out the necessity of the establishment of the database, and it is believed that only the establishment of the database can make the early warning and prevention of geological disasters efficient and accurate, and reduce the loss of life and property caused by geological disasters as much as possible.

    Key words: geological disaster; database construction; data preprocessing; warning; prevention

    0 引言

    近幾十年來,溫室氣體持續(xù)排放,據(jù)數(shù)據(jù)估計,全球碳排放2018年就增加了3.4%[1],由于大量的溫室氣體排放,導致“全球變暖”,全球氣溫上升使冰雪融化速度增快,降雨量逐漸增大,最終導致各地地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)。地質(zhì)災(zāi)害不僅對人類造成了巨額的損失和嚴峻的威脅,對自然環(huán)境也造成了嚴重的破壞[2]。因此為了保護自然壞境,收集地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)以及建立一套地質(zhì)災(zāi)害的數(shù)據(jù)庫已迫在眉睫[3]。通過數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)對地質(zhì)災(zāi)害預(yù)警,進而防治,對已經(jīng)造成損失的相關(guān)數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與評估,能將損失降到最低。

    1 總體設(shè)計與數(shù)據(jù)獲取

    數(shù)據(jù)服務(wù)負責接收傳感器采集的數(shù)據(jù),并根據(jù)平臺主體業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)統(tǒng)計和展示方式對數(shù)據(jù)進行處理,如圖1所示。

    數(shù)據(jù)獲取通過野外布置傳感器設(shè)備進行數(shù)據(jù)的收集與上傳,同時通過攝像頭進行人工監(jiān)控。傳感器包括:深層水平位移傳感器、地下水位傳感器、深部位移傳感器、表面位移傳感器、雨量站、水位傳感器等等。

    2 數(shù)據(jù)庫建設(shè)

    2.1 數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)

    接收到傳感器上傳的數(shù)據(jù),按照監(jiān)測內(nèi)容進行分類存儲,每一類型的數(shù)據(jù)表按照月份進行分表,例如:

    device_yl_201902 (設(shè)備_雨量_時間月份),如表1所示[4]。

    2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    由于傳感器采集上報的數(shù)據(jù)會存在異常或錯誤,所以需要對數(shù)據(jù)預(yù)處理。一般存在以下五種異常。

    數(shù)據(jù)丟失異常:部分時間節(jié)點的監(jiān)測數(shù)據(jù)丟失。

    時間漂移異常:傳感器時間錯誤導致的數(shù)據(jù)采集時間錯誤。

    數(shù)據(jù)重復(fù)異常:同一條數(shù)據(jù)上報多次。

    數(shù)據(jù)跳躍異常:數(shù)據(jù)明顯跳躍,如0.5mm、0.6mm、30mm。

    異常數(shù)據(jù):異常的數(shù)據(jù),如超量程數(shù)據(jù)、一段錯誤代碼或-10000mm。

    ⑴ 數(shù)據(jù)丟失異常處理

    根據(jù)上報數(shù)據(jù)的傳感器編號得到前四次上報的正確數(shù)據(jù);

    將前四次上報的正確數(shù)據(jù)與本次上報數(shù)據(jù)同時作為入?yún)?,傳入處理部分,期望輸出為本次上報?shù)據(jù)的理論采集值;

    得到理論采集值將本次上報數(shù)據(jù)中的采集值更正后,在業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的標記屬性中添加異常數(shù)據(jù)對應(yīng)的標記碼。

    ⑵ 時間漂移異常處理

    根據(jù)上報數(shù)據(jù)的傳感器編號得到丟失前四次上報的正確數(shù)據(jù);

    將丟失前四次上報的正確數(shù)據(jù)與本次上報數(shù)據(jù)同時作為入?yún)ⅲ瑐魅胩幚聿糠?,期望輸出為丟失數(shù)據(jù)集中的采集值、采集時間、采集次數(shù);

    得到丟失數(shù)據(jù)集將數(shù)據(jù)集中差的傳感器編號、成果數(shù)據(jù)值、標記碼進行補齊。其中標記碼為數(shù)據(jù)丟失對應(yīng)的;

    將補全的數(shù)據(jù)集中最后一天數(shù)據(jù)更新;

    將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫。

    ⑶ 數(shù)據(jù)重復(fù)異常處理

    根據(jù)上報數(shù)據(jù)的傳感器編號得到上次上報的正確數(shù)據(jù);

    將上次上報的正確數(shù)據(jù)與本次上報數(shù)據(jù)同時作為入?yún)?,傳入處理部分,期望輸出為需要保留的?shù)據(jù);

    在保留下的數(shù)據(jù)中,標記屬性添加數(shù)據(jù)重復(fù)標記碼。

    ⑷ 數(shù)據(jù)跳躍異常處理

    根據(jù)上報數(shù)據(jù)的傳感器編號得到前四次(如果存在數(shù)據(jù)丟失,即為丟失前的四條數(shù)據(jù)復(fù)用)上報的正確數(shù)據(jù),得到傳感器信息;

    將前四次上報的正確數(shù)據(jù)、傳感器信息與本次上報數(shù)據(jù)同時作為入?yún)ⅲ瑐魅胩幚聿糠?,期望輸出本次采集的理論?

    將本次上報數(shù)據(jù)中的采集值更新為輸出的本次理論采集值,在標記屬性添加數(shù)據(jù)跳躍標記碼。

    3 數(shù)據(jù)閾值預(yù)警

    數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫之后,監(jiān)控平臺獲取各項數(shù)據(jù),經(jīng)一定算法的計算之后,做出預(yù)警等級判斷,若等級達到了預(yù)警級別,則自動通知值守人員發(fā)生預(yù)警的地點,值守人員進行前往調(diào)查,若有必要,再通過專家判斷進行災(zāi)害級別劃分,以及做出進一步行動。

    3.1 閾值預(yù)警

    定義全局MapWarn,用于緩存系統(tǒng)閾值預(yù)警模板。存儲格式為key-value格式,以傳感器編號為key,模板內(nèi)容信息為value,緩存到MapWarn中。

    在系統(tǒng)啟動時,查詢監(jiān)測對象使用的預(yù)警模板和傳感器信息,將每個傳感器對應(yīng)的預(yù)警模板中監(jiān)測內(nèi)容的預(yù)警值與傳感器存儲在MapWarn中。

    3.2 預(yù)警判定

    在系統(tǒng)啟動時,立即查詢數(shù)據(jù)庫中監(jiān)測對象對應(yīng)的預(yù)警模板。將監(jiān)測對象中的傳感器編號作為key,預(yù)警模板對象作為value緩存到MapWarn中。具體流程如圖2所示。

    ⑴ 查詢數(shù)據(jù)庫中監(jiān)測對象對應(yīng)的預(yù)警模板:在數(shù)據(jù)服務(wù)啟動時,從數(shù)據(jù)庫中查詢所有監(jiān)測對象中各傳感器對應(yīng)的預(yù)警模板,以傳感器編號為key,預(yù)警模板信息為value保存到MapWarn中。

    ⑵ 新增監(jiān)測對象或選擇預(yù)警模板:若新增監(jiān)測對象在選擇預(yù)警模板確定時,或者修改監(jiān)測對象預(yù)警模板確定時,同時請求數(shù)據(jù)服務(wù)中更新MapWarn接口,將MapWarn中數(shù)據(jù)進行更新。

    3.3 預(yù)警流程

    根據(jù)上報數(shù)據(jù)中的傳感器編號即該監(jiān)測內(nèi)容類型,從MapWarn中獲取到對應(yīng)的監(jiān)測內(nèi)容對應(yīng)的各個預(yù)警模板,具體流程如圖3所示。

    流程說明:

    ⑴ 預(yù)處理數(shù)據(jù):從預(yù)處理數(shù)據(jù)中獲取本次變化、累計變化、24h變化的值;用于后續(xù)警情級數(shù)判斷。

    ⑵ 從數(shù)據(jù)庫中計算出連續(xù)變化率:根據(jù)傳感器編號從數(shù)據(jù)庫中查詢改傳感器累計三天的變化率,放到自定義的變量中,用于后續(xù)警情級數(shù)判斷。

    ⑶ 獲取MapWarn中對應(yīng)的預(yù)警模板:根據(jù)傳感器編號從MapWarn中獲取對應(yīng)的預(yù)警模板信息。

    ⑷ 最后得出預(yù)警結(jié)果,結(jié)果結(jié)構(gòu)為“本次變化-3級”+“連續(xù)變化-2級”等;

    4 結(jié)束語

    對于各地地質(zhì)情況應(yīng)及時收集當?shù)氐牡刭|(zhì)數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)庫,將進行數(shù)據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)存入,做好對地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)督與防治工作,盡可能提前預(yù)防地質(zhì)災(zāi)害;對于已經(jīng)發(fā)生的地質(zhì)災(zāi)害,本文的研究能夠使地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測平臺直接調(diào)用數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行判斷與處理,根據(jù)數(shù)據(jù)的變化進行預(yù)警,從而做到快速反應(yīng),迅速援救,盡可能降低地質(zhì)災(zāi)害對人們造成的損失[5]。從前景來看,本文提出的數(shù)據(jù)預(yù)處理可以運用在各個地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測平臺上,根據(jù)各個地區(qū)的地質(zhì)情況再做微調(diào)即可建庫,預(yù)警流程也無需做出大幅改動,通用性強,方法簡單,精準高效。對于不同地區(qū)的地質(zhì)地貌,本文需進一步研究以根據(jù)當?shù)氐刭|(zhì)情況在合適地點布置傳感器,以實現(xiàn)誤差最小化,數(shù)據(jù)采集效率最高化[6]。

    參考文獻(References):

    [1] 胡德良,托尼·巴波薩.全球變暖加速 2018年海洋溫度創(chuàng)紀錄[J].資源與人居環(huán)境,2019.4:44-45

    [2] 王克峰,李芹.地質(zhì)災(zāi)害信息系統(tǒng)及群測群防體系基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫建設(shè)[J].測繪與空間地理信息,2017.40(11):100-102

    [3] 高佳.基于Geodatabase的礦區(qū)地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)庫的設(shè)計[J].西安科技大學學報,2014.34(6):748-753

    [4] 張勇,王小明,程顯洲.上海地震災(zāi)害情景構(gòu)建數(shù)據(jù)庫建設(shè)[J].地震地磁觀測與研究,2018.39(1):154-158

    [5] 李萍,李海凌.基于知識管理的自然災(zāi)害信息檔案管理研究[J].價值工程,2018.37(26):23-25

    [6] 謝國安.水利工程地質(zhì)災(zāi)害危險性評估方案研究[J].河南科技,2019.20:94-96

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