基于水文大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的洪澇災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

翟思貝，范海玲，楊 波

(1.菏澤市水文中心，山東 菏澤 274000；2.聊城市水文中心，山東 聊城 252000；3.山東省調(diào)水工程運(yùn)行維護(hù)中心東營(yíng)分中心，山東 東營(yíng) 257300)

洪澇災(zāi)害一直是我國(guó)高發(fā)災(zāi)害之一，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要影響。從自然環(huán)境來(lái)看，我國(guó)降雨氣候異常，全國(guó)降雨量并不均衡，經(jīng)常出現(xiàn)部分地區(qū)集中降雨且降雨量變化幅度較大，造成短時(shí)間內(nèi)大量積水。此外，自然條件與社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件的限制也會(huì)導(dǎo)致一定的積水無(wú)法及時(shí)排出，長(zhǎng)久聚集很有可能損毀房屋、農(nóng)田、堤壩以及其他公共設(shè)施。可以說(shuō)，洪澇災(zāi)害不僅會(huì)直接導(dǎo)致國(guó)家和個(gè)人的經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失，更有可能致使人員傷亡，嚴(yán)重影響人們的正常生活。因此，為了有效減少和避免洪澇災(zāi)害造成的損失，需要建立行之有效的洪澇預(yù)警系統(tǒng)，讓有關(guān)部門(mén)及時(shí)了解災(zāi)情，同時(shí)采取有效措施[1]。

洪澇災(zāi)害作為水文災(zāi)害的一種，需要通過(guò)水文大數(shù)據(jù)有效預(yù)測(cè)[2]。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對(duì)洪澇災(zāi)害以及相關(guān)水文數(shù)據(jù)的分析展開(kāi)了研究。其中美國(guó)PRICE公司最先提出了水文可視化數(shù)據(jù)的設(shè)想，其核心理念就是借助數(shù)字城市與數(shù)據(jù)分析捕捉等概念，建立完整的信息化水文數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，幫助城市進(jìn)行洪澇災(zāi)害管理；MADHURI等人則提出了水文地理信息系統(tǒng)的構(gòu)建模板，該模板將水文地理信息系統(tǒng)與全球定位系統(tǒng)結(jié)合，通過(guò)引入實(shí)時(shí)水文評(píng)價(jià)指標(biāo)，直接獲取水文脆弱性危害程度。而我國(guó)近年來(lái)對(duì)于洪澇災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)，則更多依托于水文大數(shù)據(jù)的分析。21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)對(duì)于水文數(shù)據(jù)的研究先后形成了3種模式。①暴雨預(yù)警，早在2006年，我國(guó)氣象局就正式頒布了3級(jí)預(yù)警制度，用于分析表述降雨情況，預(yù)警洪澇風(fēng)險(xiǎn)；②生態(tài)系統(tǒng)成災(zāi)極限分析模板，該分析模板主要用于統(tǒng)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)以及對(duì)應(yīng)的成災(zāi)損失；③洪水成災(zāi)過(guò)程數(shù)據(jù)分析，該方法是近年來(lái)水文數(shù)據(jù)研究的核心，主要是將空間地理信息和模擬技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建真實(shí)的預(yù)警系統(tǒng)[3-4]。

本次研究立足于國(guó)家對(duì)于洪澇災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)的工作需求，對(duì)傳統(tǒng)仿真模擬系統(tǒng)進(jìn)行積極改進(jìn)，通過(guò)多種水文數(shù)據(jù)分析模型構(gòu)建了新的洪澇災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，以提高其風(fēng)險(xiǎn)適應(yīng)性以及準(zhǔn)確程度[5]。

1 洪澇水文數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分析

洪澇災(zāi)害涉及的水文數(shù)據(jù)分析中，主要有3個(gè)核心數(shù)據(jù)點(diǎn)：超限水量評(píng)估、流域水文淹沒(méi)分析以及災(zāi)害損失評(píng)估等。因此本次研究首先通過(guò)GIS空間分析技術(shù)，獲取一手的水文數(shù)據(jù)信息，通過(guò)不同的數(shù)據(jù)分析模型，建立水文數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分析體系，以區(qū)域雨量為數(shù)據(jù)輸入，評(píng)估綜合風(fēng)險(xiǎn)性，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警[6]。

1.1 超限水量評(píng)估模型

超限水量評(píng)估模型主要用于分析指定地區(qū)的極限承水量，其核心算法就是該流域常規(guī)降雨水量減去流域承載的極限水量差值。其技術(shù)評(píng)估流程如圖1所示。

圖1 評(píng)估流程

Qover=Qrain-Qcap

(1)

式中，Qrain—地表降雨總量；Qcap—流域承水極限。

1.1.1流域地表降雨量

該降雨量一般需要通過(guò)地表水文分析模型以及相關(guān)的數(shù)據(jù)指標(biāo)完成估算。由于地表水文模型參數(shù)數(shù)據(jù)過(guò)于龐大算法復(fù)雜，對(duì)于系統(tǒng)軟硬件的運(yùn)算效率要求較高，所以本次研究需要對(duì)其進(jìn)行簡(jiǎn)化，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的簡(jiǎn)化模型[7]。地表產(chǎn)水量數(shù)據(jù)估算公式為：

Qrain=10-2(P-L)A

(2)

式中，P—分析區(qū)域的降雨總深度，mm;L—流域降雨的一般損失程度，mm;A—分析區(qū)域的總面積，km2。

1.1.2流域承災(zāi)極限評(píng)估

國(guó)內(nèi)部分研究專家提出，超限水量的評(píng)估，可以引入?yún)^(qū)域承受的最大水量以及淹沒(méi)時(shí)間，同時(shí)也需要分析流域自身的條件包括蓄水能力、電排能力、空間分布等。通過(guò)綜合考慮承災(zāi)體制環(huán)境，本次研究主要根據(jù)承災(zāi)環(huán)境的極限水量值，將承災(zāi)極限定義為最大適用性水量Qcap，其計(jì)算方法為：

Qcap=Lcap+Rcap+Dcap

(3)

式中，Lcap—分析區(qū)域的最大蓄水量；Rcap—相應(yīng)的河網(wǎng)蓄水量；Dcap—應(yīng)有的排洪能力。

1.1.3水量時(shí)間分配值

該值主要為不同時(shí)間段內(nèi)，流域降水的地表生產(chǎn)水量，可以通過(guò)領(lǐng)域極限水量和超限水量的評(píng)估進(jìn)行模擬分析。

1.2 流域水文淹沒(méi)分析

洪水淹沒(méi)的行為可以近似地看作是一種動(dòng)態(tài)的行為過(guò)程，傳統(tǒng)分析策略主要是通過(guò)二維分析系統(tǒng)對(duì)水文規(guī)律進(jìn)行模擬演進(jìn)[8]。這種分析策略需要較大的運(yùn)算量，一般的系統(tǒng)硬件條件很難滿足，所以本次研究采用多維空間分析構(gòu)圖，建立數(shù)據(jù)分析模型。

領(lǐng)域水文淹沒(méi)的數(shù)據(jù)分析可以包括3個(gè)方面:洪水淹沒(méi)范圍的評(píng)估、洪水淹沒(méi)時(shí)間的評(píng)估、洪水淹水深的評(píng)估。

1.2.1洪水淹沒(méi)范圍數(shù)據(jù)分析及水深評(píng)估

洪水淹沒(méi)的過(guò)程一般是由洪水超限水量引發(fā)的，因此本次研究分析需要以降水或者洪水總量為輸入值，分析計(jì)算洪水涉及范圍以及對(duì)應(yīng)的水深，其具體方法如下。

首先需要不斷獲取水位分析數(shù)據(jù)，提取對(duì)應(yīng)淹沒(méi)領(lǐng)域的容積以及超限洪水水量。采用二分逼近算法，可以提取到洪水水量的直接容積，再根據(jù)對(duì)應(yīng)范圍提取相應(yīng)的水深分布區(qū)域，通過(guò)區(qū)域采集以及GIS空間網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)模型計(jì)算：

(4)

式中，H—洪水定位水位；hi—淹沒(méi)的單元過(guò)程；ai—淹沒(méi)單元格的實(shí)際面積；n—淹沒(méi)單元格聯(lián)通數(shù)量。

根據(jù)二分逼近算法構(gòu)建收斂函數(shù)：

(5)

根據(jù)式(5)可以確定，F(xiàn)(H0)=Q，其中H0為高程指數(shù)。

1.2.2洪水淹沒(méi)時(shí)間的評(píng)估

將研究的流域設(shè)定為獨(dú)立的水文系統(tǒng)，降水作為洪澇災(zāi)害的核心指標(biāo)，此時(shí)評(píng)估計(jì)算方式如下：

(6)

式中，Dt—目標(biāo)區(qū)域的水流面；t—雨后水淹時(shí)間。

1.2.3洪水淹沒(méi)水深的評(píng)估

針對(duì)洪澇災(zāi)害的水深評(píng)估，可以采用GIS空間分析技術(shù)，基于洪水淹沒(méi)的空間范圍和水深評(píng)估模型，建立對(duì)應(yīng)的時(shí)間系，完成數(shù)據(jù)模擬。

1.3 災(zāi)害損失數(shù)據(jù)分析

本次研究的災(zāi)害損失風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估范圍，需要依靠上述領(lǐng)域水文淹沒(méi)分析數(shù)據(jù)以及目標(biāo)地社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)輸入為基礎(chǔ)，用于評(píng)估范圍損失的詳細(xì)數(shù)據(jù)。具體方法就是通過(guò)數(shù)據(jù)篩查采集樣本區(qū)域社會(huì)信息，利用空間柵格模型分析空間展布距離，將距離數(shù)據(jù)與洪澇區(qū)域的淹沒(méi)范圍疊加，就可以獲得相應(yīng)的范圍影響數(shù)據(jù)[9]。

1.3.1分析區(qū)域的經(jīng)濟(jì)空間展布

當(dāng)前，我國(guó)的空間經(jīng)濟(jì)發(fā)展單元統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括人口、農(nóng)作物、經(jīng)濟(jì)作物、社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)等。一般情況下，在數(shù)據(jù)分析單元中，其數(shù)據(jù)比重并不均勻，所以無(wú)法通過(guò)數(shù)據(jù)迭代直接評(píng)估財(cái)產(chǎn)損失。對(duì)此，本文通過(guò)數(shù)據(jù)空間分析策略，將不同的承災(zāi)信息行政單元進(jìn)行空間展布，擬合不同的承災(zāi)信息空間矩陣[10]。

空間矩陣的擬合需要不同的數(shù)據(jù)信息分布以及對(duì)應(yīng)的土體類型數(shù)據(jù)假定。模擬假定策略如下：

首先通過(guò)遙感數(shù)據(jù)提取目標(biāo)區(qū)域土地的分布數(shù)據(jù)。具體做法是通過(guò)數(shù)據(jù)影響的預(yù)處理，利用人工編譯策略完成土地利用分類，包括受洪澇災(zāi)害影響的人口評(píng)估、房屋農(nóng)作物以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)作物指標(biāo)分析，見(jiàn)表1。

表1 土地統(tǒng)計(jì)類型指標(biāo)體系

其次是對(duì)目標(biāo)形成土地信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，需要將不同區(qū)域的圖集進(jìn)行疊加，構(gòu)建適量圖層，獲得不同區(qū)域的土地整理信息以及面積信息，主要的計(jì)算公式為：

(7)

式中，aij—行政區(qū)內(nèi)的土地利用情況；i，j—不同地塊。

最后是社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息的統(tǒng)計(jì)，本次研究需要將行政區(qū)域的單元人口、房屋以及土地利用類型的分布密度估算出來(lái)。為了簡(jiǎn)化計(jì)算，模擬數(shù)據(jù)均值化分布，指標(biāo)密度估算公式為：

(8)

式中，Iij—當(dāng)前編號(hào)為j的土地對(duì)應(yīng)的指標(biāo)統(tǒng)計(jì)量；Aj—土地的總面積。

1.3.2災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

本次研究的數(shù)據(jù)分析需要整體采用代數(shù)算法，通過(guò)GIS數(shù)據(jù)將淹沒(méi)的信息圖層以及對(duì)應(yīng)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息圖層疊加，評(píng)估人口以及房屋作物的損失風(fēng)險(xiǎn)情況，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)輸出預(yù)警。

以淹沒(méi)范圍一項(xiàng)為例，需要首先提取各個(gè)區(qū)域的土地類型面積，以人口、房屋、農(nóng)作物以及GDP分布密度評(píng)估洪水損失風(fēng)險(xiǎn)，具體評(píng)估策略為：

(9)

式中，Pj—分析區(qū)域的承災(zāi)影響量；Aij—洪水淹區(qū)域的承災(zāi)面積；Dij—洪水承災(zāi)分布密度。

2 基于分析技術(shù)的洪澇預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

洪澇災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)的核心就是借助數(shù)據(jù)與上述分析技術(shù)，依托于網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)平臺(tái)以及智能機(jī)制，通過(guò)大數(shù)據(jù)的挖掘、計(jì)算、傳輸、處理，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)圖形圖像的真實(shí)映射，最終達(dá)到防災(zāi)目的。

2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

本次研究的預(yù)警系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖2所示。包括遠(yuǎn)程控制中心、傳輸節(jié)點(diǎn)以及土地環(huán)境數(shù)據(jù)。相關(guān)數(shù)據(jù)需要借助數(shù)據(jù)傳輸處理器、采集器以及傳感器等系統(tǒng)設(shè)備，通過(guò)數(shù)據(jù)信息的采集計(jì)算傳輸實(shí)現(xiàn)預(yù)警目的?？刂浦行膭t負(fù)責(zé)采集信息的分析處理，根據(jù)信息特征發(fā)布對(duì)應(yīng)的預(yù)警指令。

圖2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

圖形傳輸方面，本次研究采用高清視覺(jué)節(jié)點(diǎn)，由電源配置器集中供電，通過(guò)高清電子眼以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理芯片，提高數(shù)據(jù)圖形的分辨力，同時(shí)增強(qiáng)補(bǔ)光能力。后臺(tái)操作運(yùn)算機(jī)制依靠衛(wèi)星電機(jī)持續(xù)穩(wěn)定測(cè)算，所有的視覺(jué)節(jié)點(diǎn)信號(hào)可以通過(guò)圖像信息的傳輸節(jié)點(diǎn)，遠(yuǎn)程傳輸?shù)娇刂浦行?，高清?jié)點(diǎn)實(shí)物如圖3所示。

圖3 高清節(jié)點(diǎn)實(shí)物

為了實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集傳輸?shù)臏?zhǔn)確性，各個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)均設(shè)置了對(duì)應(yīng)的傳感器。特殊環(huán)境結(jié)構(gòu)的傳感器由抗腐蝕塑料組成，重量一般不超過(guò)1kg。通過(guò)紫外線能源板持續(xù)供電，同時(shí)還設(shè)有后備電池作為儲(chǔ)備電源。如圖4所示。

圖4 節(jié)點(diǎn)傳感器實(shí)物結(jié)構(gòu)

2.2 系統(tǒng)監(jiān)測(cè)執(zhí)行設(shè)計(jì)

軟件系統(tǒng)功能與執(zhí)行設(shè)計(jì)需要立足于系統(tǒng)管理和用戶2個(gè)層面。

(1)數(shù)據(jù)搜集與處理分析。包括整理和搜集相應(yīng)的洪澇災(zāi)害數(shù)據(jù)，按照系統(tǒng)要求存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)，執(zhí)行相應(yīng)的算法完成數(shù)據(jù)處理并搜集相應(yīng)的洪澇災(zāi)害危險(xiǎn)等級(jí)數(shù)據(jù)，包括降雨量、降雨次數(shù)以及積水程度等。

(2)數(shù)據(jù)可視化管理。系統(tǒng)分析和整理后，通過(guò)后臺(tái)運(yùn)行數(shù)據(jù)，將其轉(zhuǎn)化為圖表、線框以及相應(yīng)的信息集合，方便使用人員及時(shí)理解數(shù)據(jù)預(yù)警信息。

(3)數(shù)據(jù)信息預(yù)報(bào)發(fā)送。將數(shù)據(jù)整理與可視化操作以后，將其發(fā)送給每一位用戶。每一個(gè)用戶均可以通過(guò)數(shù)據(jù)客戶端賬號(hào)登錄并查詢當(dāng)前的預(yù)警信息，準(zhǔn)確采取措施。

3 案例研究

以山東為例，演示系統(tǒng)對(duì)于洪澇災(zāi)害的預(yù)警。數(shù)據(jù)處理包括以下步驟。

(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化、數(shù)據(jù)抽取以及數(shù)據(jù)合并計(jì)算。首先設(shè)定數(shù)據(jù)空間域，提出異常值、重復(fù)值以及缺失值。然后對(duì)每年的水文信息以我國(guó)平均水文指數(shù)為基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化，指數(shù)域?yàn)?～1，然后隨機(jī)抓取對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)，共12項(xiàng)，其中10項(xiàng)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，2項(xiàng)為備用數(shù)據(jù)，將所有數(shù)據(jù)項(xiàng)再次整合計(jì)算，提取相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫(kù)。

(2)數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)。基于上述數(shù)據(jù)庫(kù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析挖掘，實(shí)驗(yàn)以Ansys14為基礎(chǔ)，結(jié)合Excel的數(shù)據(jù)透視表，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析整理。展現(xiàn)包括數(shù)據(jù)圖表的制作校對(duì)，主體表達(dá)、圖表制作以及后續(xù)校驗(yàn)(篇幅原因以下僅展示數(shù)據(jù)結(jié)果)。

為了能夠使實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一，本文對(duì)實(shí)驗(yàn)中的相關(guān)信息數(shù)據(jù)設(shè)定參數(shù)單位，見(jiàn)表2。

表2 信息數(shù)據(jù)參數(shù)單位設(shè)定

通過(guò)數(shù)據(jù)可視化以及轉(zhuǎn)換技術(shù)通過(guò)圖表讓用戶更容易理解數(shù)據(jù)意義，可以通過(guò)實(shí)時(shí)影響分析數(shù)據(jù)含義完成監(jiān)控。

本文系統(tǒng)應(yīng)用高清電子眼進(jìn)行目標(biāo)區(qū)域的表面環(huán)境信息進(jìn)行視頻監(jiān)測(cè)，如圖5所示。

圖5 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)情況

通過(guò)模擬分析數(shù)據(jù)以及流域大背景數(shù)據(jù)分析，可以獲取水量數(shù)據(jù)以及安全水量，再根據(jù)計(jì)算設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，并將高程水位提取出來(lái)，作為核心輸入重點(diǎn)。如圖6所示。

圖6 數(shù)據(jù)顯示

根據(jù)數(shù)據(jù)分析的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域劃分可以看出，目標(biāo)地區(qū)的洪澇災(zāi)害主要分布于北部和東部地區(qū)。有關(guān)部門(mén)可以根據(jù)當(dāng)前的數(shù)據(jù)信息完成災(zāi)害預(yù)警并進(jìn)行轉(zhuǎn)移安置，同時(shí)此類信息也可以為后續(xù)的災(zāi)害救援提供一定的參考。

4 結(jié)語(yǔ)

本次研究的洪澇災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，通過(guò)水文數(shù)據(jù)分析以及后續(xù)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)以及圖像分析映射處理，可以實(shí)現(xiàn)洪澇災(zāi)害的數(shù)據(jù)信息傳遞和災(zāi)害預(yù)警。通過(guò)對(duì)山東地區(qū)歷史數(shù)據(jù)區(qū)域的推演可以生成洪澇災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的示意圖。有關(guān)政府部門(mén)可以通過(guò)預(yù)報(bào)結(jié)果對(duì)洪澇災(zāi)害提前預(yù)測(cè)并處理。

本次系統(tǒng)的不足之處在于數(shù)據(jù)處理上還需要進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，構(gòu)建數(shù)據(jù)規(guī)范模板以及各類型指標(biāo)，進(jìn)一步升級(jí)數(shù)據(jù)分析模型，確定一整套洪澇災(zāi)害預(yù)警體系，支撐后續(xù)的系統(tǒng)數(shù)據(jù)輸出。