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    江西省小流域智慧防汛系統(tǒng)的應用技術研究

    2020-07-02 07:30:14姜曉明趙麗平魏耀麗
    水利信息化 2020年3期
    關鍵詞:預案防洪防汛

    陳 勝 ,姜曉明 ,趙麗平 ,魏耀麗

    (1. 中國水利水電科學研究院,北京 100038;2. 水利部防洪抗旱減災工程技術研究中心,北京 100038;3. 北京慧盟信通技術發(fā)展有限公司,北京 100036)

    0 引言

    智慧應用是當前各個行業(yè)信息化領域研究的熱點,各個行業(yè)都提出了對智慧的理解和應用實踐,這些智慧概念包括智慧城市、農(nóng)業(yè)、交通和水利等。什么樣的信息化系統(tǒng)屬于智慧應用,各個行業(yè)領域也都有自己的認識和見解。羅乾鵬等[1]認為智慧城市基礎特征體現(xiàn)在對城市全面透徹的感知、無所不在的泛在互聯(lián)、各類智能融合應用、統(tǒng)一協(xié)調持續(xù)發(fā)展。王丙剛[2]認為物聯(lián)網(wǎng)應用是一種智慧農(nóng)業(yè)的表現(xiàn),通過物聯(lián)網(wǎng)技術對信息進行分析、整合、共享,極大地提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率,促進農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展。蔣濤等[3]認為智能化技術可在交通運輸領域內進行應用,形成智慧交通應用。趙然杭等[4]認為智慧水利是以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能、虛擬現(xiàn)實、智慧模型等為代表的新信息技術,融合數(shù)據(jù)采集、分析、決策、控制、反饋等信息流程為一體,實現(xiàn)自主生存、思考、應對、學習的面向水利應用的規(guī)模信息生態(tài)系統(tǒng)。王雪松[5]認為智慧水利就是利用信息化、智能化、數(shù)據(jù)化幫助傳統(tǒng)水利邁向現(xiàn)代化水利的一個過程。蔡陽[6]認為智慧水利旨在應用云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、移動互聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新一代信息技術,實現(xiàn)對水利對象及活動的透徹感知、全面互聯(lián)、智能應用與泛在服務,從而促進水治理體系和能力現(xiàn)代化。王超鋒等[7]認為智慧水利是由物聯(lián)網(wǎng)設備、各類通信網(wǎng)絡和現(xiàn)代信息技術構成的水利網(wǎng)絡信息服務環(huán)境。已有的研究中智慧應用較多關注于物聯(lián)網(wǎng)、信息互聯(lián)互通、人工智能[8]等通用應用技術的研究,在各個領域的具體智慧應用技術研究較少。

    水利信息化應用系統(tǒng)建設的目標是服務于防汛抗旱、水資源管理等實際業(yè)務工作,目的是提高工作效率和效果。結合人工智能等新技術發(fā)展的趨勢,研究水利行業(yè)的智慧應用的目的是讓水利相關工作和服務過程更加自動化、智能化、人性化。水利行業(yè)的智慧應用是結合計算機計算能力方面的優(yōu)勢,融合現(xiàn)代的智能感知、信息處理、人工智能、可視化等技術,使各類信息可以更加容易、高效地獲取,同時信息表達形式更加豐富、直觀,信息本身也更加準確、可靠,并具有更多的應用價值。智慧防汛是智慧水利的組成部分,以江西省小流域智慧防汛系統(tǒng)(以下簡稱為智慧防汛系統(tǒng))項目建設為例,介紹智慧水利的具體應用技術,并進一步從技術領域研究探討這幾類技術。

    1 智慧應用技術研究

    江西省小流域智慧防汛系統(tǒng)建設總體思路是:圍繞“會下多少雨,會來多少水,影響哪些人,采取哪些應對”[9],形成支持監(jiān)測預警、防汛會商、應急響應和響應反饋的一體化防洪減災業(yè)務系統(tǒng)。智慧防汛系統(tǒng)部署在云平臺上,實現(xiàn)省級部署、多級使用,即在省級部署應用系統(tǒng),省、市、縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)四級用戶均可使用該系統(tǒng),功能模塊包括監(jiān)測預警、洪水預報、水庫調度、應急響應、三維展示和系統(tǒng)管理等。江西省水利信息化在云服務平臺、智慧水利方面已有相對較好的建設基礎[10],為更好地服務防汛搶險工作,智慧防汛系統(tǒng)在語音播報、智能化預案、智能檢索和語音對話機器人等方面進行了智慧應用技術的研究和初步應用。

    1.1 語音播報應用

    語音播報應用是將系統(tǒng)中的業(yè)務信息,通過語音的形式播報出來。傳統(tǒng)的汛情監(jiān)視界面通過圖標閃爍或報警聲發(fā)出預警,語音播報可以將文字信息通過語音信息提醒給用戶,即使用戶不在監(jiān)控計算機面前也可以及時獲得預警的描述信息,預警信息包括預警發(fā)生的地點(危險區(qū))、時間和影響人數(shù)。智慧防汛系統(tǒng)中語音播報的實現(xiàn)流程包括語音播報事件的觸發(fā)、播報內容文本的組織、語音合成及播報等過程。

    語音播報應用的基礎是語音合成(TTS)技術。語音合成是通過機械的、電子的方法產(chǎn)生人造語音的技術,基本結構包括語言(如分詞處理、語義分析)、韻律和聲學處理。語音播報應用一般利用專門語音合成引擎實現(xiàn),如 SAPI(The Microsoft Speech API)語音合成引擎。智慧防汛系統(tǒng)為 B/S 應用系統(tǒng),使用 Speech Synthesis API 作為語音合成引擎,支持 HTML5 的瀏覽器都可以利用 Speech Synthesis API 進行語音合成。語音播報應用包括 2 個基本過程,首先系統(tǒng)根據(jù)業(yè)務需要編排文字信息,如組織要播報的預警信息內容;然后調用 Speech Synthesis API 接口合成并播放語音。Speech Synthesis API 語音引擎還提供接口控制播放語音的速度、語調、音量,用于在不同應用場景下播放不同語速、語調的語音。

    在智慧防汛系統(tǒng)中,語音播報主要包括以下 2 個功能:1)自動播報預警信息。預警計算服務在后臺持續(xù)運行著,計算服務根據(jù)實時和預報的水位、雨量,以及預警指標進行預警分析計算,當達到預警條件時,系統(tǒng)根據(jù)預警信息(預警發(fā)生時間和區(qū)域、等級、影響人數(shù)等)組織文本,然后利用語音合成引擎自動發(fā)出語音預警提醒相關人員。2)實現(xiàn)部分功能界面的文本誦讀。在智慧防汛系統(tǒng)中部分功能界面還提供語音播放按鈕,如預警短信發(fā)送界面,用戶可以通過語音播放短信的內容,當系統(tǒng)中顯示的文字字號較小時,或用戶存在閱讀障礙時可以使用此功能。

    語音播報技術相對比較成熟,除了比較成熟的語音合成技術外,還須研究如何組織待播報的信息內容(播報什么),以及進行播報的方式(何時播報、播報頻次等)。

    1.2 智能化預案應用

    根據(jù)防汛工作的需求,全國各省、市、縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn),以及重點防洪工程管理單位和行政村都編制了防洪應急預案,防洪應急預案的內容確定了在特定的防洪形勢下,由何人(防汛責任人)執(zhí)行何事(應急響應)。編制的防洪應急預案一般為文本格式的文件,當汛情發(fā)生時,相關人員依據(jù)防洪預案的規(guī)定執(zhí)行相應的工作。為了更方便、高效地執(zhí)行防洪應急預案,近年來也有研究將防洪應急預案進行結構化處理[11-13],以便于防洪應急預案的管理和應用。智慧防汛系統(tǒng)的智能化預案應用以預案結構化為基礎,當發(fā)生洪水預警時系統(tǒng)能夠根據(jù)發(fā)生的汛情自動關聯(lián)相關預案信息,自動確定何種情況下,由何人,做何事。智能化預案的實現(xiàn)流程如圖 1 所示。

    圖 1 智能化預案實現(xiàn)流程

    智能化預案的處理過程是自動的、快速的,相關的響應措施根據(jù)洪水影響區(qū)域(危險區(qū))、預警等級自動關聯(lián)和生成,在一定程度上體現(xiàn)了預案執(zhí)行的智能化,即智能化預案應用。智能化預案應用給實際工作提供了方便,提高了工作效率和防汛相關人員之間的協(xié)作能力。智能化預案應用除了實現(xiàn)防洪預案結構化存儲外,其功能主要體現(xiàn)在應急響應部分。應急響應,即當發(fā)生險情或災情時,組織相關人員及時采取相應的防洪搶險措施。當預警發(fā)生后,如果啟動應急響應,智能化預案應用部分會自動根據(jù)結構化預案,自動組織包括防汛責任人、防汛人員、應急工作的相關信息并提供給用戶。用戶可以依據(jù)系統(tǒng)提供的信息快速組織人員應對險情或災情,如分配防汛人員相應的搶險任務。任務分配后,工作人員通過響應反饋功能反饋任務執(zhí)行情況,防汛指揮人員可以跟蹤各項任務的執(zhí)行情況,使防洪搶險工作進展可監(jiān)控,過程可追溯。

    智能化預案應用在以下幾個方面還可以進一步深入研究及探討:

    1)進一步研究智能化預案存儲技術,探索更有效的智能化預案存儲方式,如按照知識圖譜的結構進行存儲,可以支持復雜的知識推理,從而形成更加聰明的智能化預案引擎。

    2)智能化預案的相關預案信息還比較有限,需要通過自動化、智能化的技術進行完善和更新,如通過機器識別、知識挖掘等技術自動提取相關預案信息,以及進行相關預案信息的及時更新。

    3)智能化預案除了在應急搶險時使用,還應拓展其他應用場景,如和推演系統(tǒng)[14-15]進行關聯(lián)和交互,推演不同場景下的防洪應急預案執(zhí)行效果,從而形成更加科學、合理的防洪應急預案。

    1.3 智能檢索應用

    智能檢索應用通過關鍵字可以調用相關業(yè)務功能,查詢相關業(yè)務信息,如輸入防汛責任人的姓名,智慧防汛系統(tǒng)自動調用出該防汛責任人的即時通工具或聯(lián)系方式;輸入水庫名稱后系統(tǒng)自動提示該水庫的實時水位過程、特征值等信息的查詢入口,系統(tǒng)能自動感知用戶的業(yè)務查詢需求。在進行智能檢索應用時,首先通過全文檢索機制根據(jù)關鍵字自動補全用戶的輸入信息,列出用戶查找的潛在各類業(yè)務對象(人員、各類水利工程對象);然后對業(yè)務對象所屬的類別進行判別,得到不同業(yè)務對象可能檢索的業(yè)務功能;再將可能的功能列表提示給用戶,如“小灣水庫庫容曲線”“小灣水庫實時水情”等,用戶選擇功能項后系統(tǒng)調用相應的業(yè)務功能。智能檢索的處理過程如圖 2 所示。

    圖 2 智能檢索應用的處理過程

    智能檢索與全文檢索不完全相同,全文檢索是對信息的檢索,不涉及業(yè)務功能的調用。與傳統(tǒng)系統(tǒng)從功能界面中選擇對象再查詢相關業(yè)務信息相比,智能檢索調用系統(tǒng)功能及獲取業(yè)務信息更加方便、快捷,在防汛應急會商決策時能夠滿足各類業(yè)務信息快速、準確獲取的需求。智慧防汛系統(tǒng)將各類對象建立索引形成對象集合,每類對象有自身的類別屬性,對象類別和系統(tǒng)功能形成對應關系,如圖 3 所示。智能檢索通過業(yè)務對象、對象類別、功能列表相互關聯(lián)關系,建立業(yè)務對象與功能之間的快速通道,使業(yè)務信息檢索過程更加自動化與智能化。

    圖 3 智能關聯(lián)結構說明

    智能檢索在智慧防汛系統(tǒng)中關聯(lián)的對象包括水庫、河道、雨量站等水文站點,以及防汛人員、防洪保護對象等,相應的功能也是針對各個對象組織的,如水庫特征值、人員聯(lián)系方式、防洪保護對象基本信息等。

    智能化檢索應用的目的是實現(xiàn)對業(yè)務功能或信息的自動、高效調用,還可以在以下幾個方面深入研究:

    1)考慮防洪相關對象之間存在關聯(lián)關系,如站點的上下游關系,業(yè)務功能之間的遞進查詢關系(如查詢了水庫泄洪過程,可能還想進一步查詢水庫泄洪對下游的影響情況),研究如何使對象和業(yè)務功能(或業(yè)務信息)之間的關聯(lián)更加智能化的技術。

    2)考慮讓智慧防汛系統(tǒng)自動記錄用戶的操作過程,研究如何根據(jù)用戶操作步驟之間的關聯(lián)關系,自動向用戶推送相關業(yè)務功能和信息。

    3)研究水利業(yè)務知識圖譜的構建,形成業(yè)務對象、功能之間的邏輯關系,通過知識推理,讓用戶更加快捷、智能地調用業(yè)務功能,獲取業(yè)務信息。

    1.4 語音對話機器人應用

    語音對話機器人已被廣泛的應用,如百度的小度、小米的小愛同學等,用戶通過語音對話可以調用相關信息,如查詢天氣,播放歌曲。相對于通用的語音對話機器人,智慧防汛系統(tǒng)的語音對話機器人,是為了讓用戶通過語音指令快捷調用系統(tǒng)功能和業(yè)務信息,如向系統(tǒng)發(fā)出語音指令“執(zhí)行小灣水庫水文預報”,系統(tǒng)會直接打開小灣水庫的水文預報用戶界面。語音對話機器人涉及的技術過程包括語音識別、自然語音識別(Natural Language Processing,NLP)、指令執(zhí)行。其中語音識別技術一般使用已有語音識別引擎完成,如科大訊飛、IBM 的 ViaVoice 等語音識別引擎;自然語音處理的框架也比較多,如 OpenNMT,ParlAI 和 AllenNLP 等。經(jīng)過自然語音處理后形成的具有含義的語音指令,能與智慧防汛系統(tǒng)的業(yè)務功能和信息進行關聯(lián)。

    語音對話機器人在智慧防汛系統(tǒng)中實現(xiàn)了部分常用業(yè)務功能的調用。智慧防汛系統(tǒng)使用微信公眾號作為語音識別的處理引擎。為提高水利專業(yè)詞匯和對象的識別正確率,還對微信公眾號平臺識別的文本作了同音詞處理,即,將識別的文本中的部分文字替換為同音字的水利工程對象或專有名詞,自定義 NLP 模塊進行分詞處理和語義識別,然后調用對應的系統(tǒng)功能,智能語音對話機器人的處理過程如圖 4 所示。

    圖 4 智能語音對話實現(xiàn)過程

    雖然語音、自然語音等識別技術已存在較多的研究和應用,但是具體應用時,還需要進行以下研究和完善:

    1)語音識別時,對防洪業(yè)務相關的專有名詞的識別需要進行進一步研究和處理,語音識別時系統(tǒng)容易將專有名稱識別為其他近似讀音的詞語,如“小灣”聽成“小碗”,“水位”識別為“誰為”,這時需要通過專業(yè)術語、水利工程對象名稱的語料庫對語音識別引擎進行訓練,從而提高專有名詞的識別能力。

    2)自然語言處理對復雜語法處理還存在困難,如當語音指令為“查詢小灣水庫上游最近 3 h 面降雨量”時,就需要智慧防汛系統(tǒng)能夠理解小灣上游的代表雨量站有哪些站點,然后查詢這些站點 3 h降雨量并進行加權平權計算,得到所需的面雨量結果,此時需要研究更為復雜的知識庫體系推理和理解用戶的指令。

    3)由于用戶的指令和查詢方式不受智慧防汛系統(tǒng)界面的約束,用戶調用業(yè)務信息的指令方式也會多種多樣,因而需要研究靈活的系統(tǒng)功能適應各類語音指令的功能調用或業(yè)務信息的獲取。

    2 結語

    在江西省小流域智慧防汛系統(tǒng)中對語音播報、智能化預案、智能檢索、語音對話機器人等具體智慧應用技術進行了應用,通過智慧應用技術幫助用戶更加容易、快捷、準確地獲取或傳遞業(yè)務信息,減少工作強度或提高工作效率。目前這些智慧應用技術還處于初步階段,深度和廣度都還不夠,在防汛相關知識圖譜的構建和應用技術,水利行業(yè)專有名詞的自然語言處理技術,應用系統(tǒng)本身的智慧架構適應性等方面都有待進一步研究和探討。在智慧防汛系統(tǒng)未涉及的其他方面的智慧應用技術也有待于進一步探索和研究,如基于人工智能的圖像識別與智能預警,基于深度學習的洪水預報技術,基于對抗學習的防洪調度場景模擬與推演等。

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