江 波,丁國章,張沈陽
(1.浙江省河海測繪院,浙江 杭州 310008;2.南京工業(yè)大學(xué)測繪學(xué)院,江蘇 南京 210009)
我國是世界上洪旱災(zāi)害極為頻繁的國家,經(jīng)濟社會發(fā)展與防汛抗旱關(guān)系密切。地形復(fù)雜,東西部、南北方的自然地理條件差異很大,這種特殊的水資源狀況決定了我國是一個水旱災(zāi)害頻繁而嚴(yán)重的國家。洪旱災(zāi)害成為了我國基本國情之一[1]。本文以錢塘江為研究對象,錢塘江年平均降水量1 600 mm,其中4—6月多雨,占50%,易發(fā)洪、澇災(zāi)害;7—9月占20%,旱災(zāi)頻繁。河川徑流年內(nèi)、年際變化較大,近10 a來,錢塘江屢次“卷人”事件也引起社會的極大關(guān)注。針對這一嚴(yán)峻形勢,迫切地需要建設(shè)一套先進的、實用的水位預(yù)警系統(tǒng)。
近幾年來,國內(nèi)不少專家學(xué)者都提出針對水文災(zāi)害的預(yù)警計劃。文獻[2]利用流域面雨量預(yù)報技術(shù),結(jié)合水文關(guān)于流量、水位的洪澇預(yù)報模式,開發(fā)了湄江河流域洪澇監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng);文獻[3]利用虛擬仿真技術(shù),提出一套災(zāi)害預(yù)測仿真系統(tǒng),但是結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜,實際操作性不強;文獻 [4]提出建設(shè)預(yù)報決策支持系統(tǒng)和預(yù)警信息發(fā)布平臺,由災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警信息平臺、水雨情監(jiān)測子系統(tǒng)、預(yù)警子系統(tǒng)3部分構(gòu)成,為水文預(yù)警提出建設(shè)性的意見。本文利用ArcGIS Server技術(shù),設(shè)計開發(fā)了基于GPRS和ArcGIS Server的水文預(yù)警系統(tǒng),該系統(tǒng)一方面可以解決水利相關(guān)單位及部門間數(shù)據(jù)共享的問題,實現(xiàn)水位信息的數(shù)字化、圖形化、網(wǎng)絡(luò)化;另一方面又可將水位預(yù)警信息通過網(wǎng)絡(luò)媒介(Internet、電臺、電視、手機短消息、戶外電子公告欄等等)將水位預(yù)警信息及時、有效地公布給廣大群眾。
ArcGIS Server是一個基于WEB的企業(yè)級GIS解決方案,將2項強大的技術(shù)GIS和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)集合在一起。優(yōu)點如下:集中式管理帶來成本的降低;客戶端可以有高級的GIS服務(wù);使WEBGIS具備了靈活的數(shù)據(jù)編輯和高級分析能力[5]。其網(wǎng)絡(luò)工作模式如圖1所示:
圖1 網(wǎng)絡(luò)工作模式圖
水文預(yù)警系統(tǒng)的具體工作流程為:①將傳感器接到RTU設(shè)備上,實現(xiàn)自動監(jiān)測水位參數(shù);②通過移動GPRS業(yè)務(wù)平臺,將水文采集信息無線傳輸?shù)剿谋O(jiān)測服務(wù)中心;③水文監(jiān)測中心依據(jù)傳回的數(shù)據(jù),在ArcGIS Server平臺上做出實時分析和發(fā)布;④水文監(jiān)測中心根據(jù)分析報告響應(yīng)對應(yīng)的流程或者預(yù)警方案。
傳統(tǒng)的水文監(jiān)測站與各采集點之間的數(shù)據(jù)通信主要采用手工抄錄或PSTN電話線傳輸。采用電話線傳輸數(shù)據(jù)時,由于每次撥號都需要等待,速度慢,而且費用較高。同時,由于各監(jiān)控點分布范圍廣、數(shù)量多、距離遠,個別點地處偏僻,因此需申請很多電話線,而且有些監(jiān)控點有線線路難以到達。
GPRS具有速度快、使用費用低的特點,其傳輸速度可達171.2 kb/s。與有線通訊方式相比,采用GPR S無線通信方式則顯得非常靈活,它具有組網(wǎng)靈活、擴展容易、運行費用低,維護簡單、性價比高等優(yōu)點。水文測報機采集的數(shù)據(jù)經(jīng)GPRS/GSM網(wǎng)絡(luò)空中接口功能模塊同時對數(shù)據(jù)進行解碼處理,轉(zhuǎn)換成在公網(wǎng)數(shù)據(jù)傳送的格式,通過中國移動的GPRS無線數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)進行傳輸,最終傳送到監(jiān)控中心IP地址[6]。
由于水文數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的特殊性,系統(tǒng)需要極高的系統(tǒng)安全保障和穩(wěn)定性。安全保障主要是防止來自系統(tǒng)內(nèi)外的有意和無意的破環(huán),網(wǎng)絡(luò)安全防護措施包括信道加密、信源加密、登錄防護、訪問防護、接入防護、防火墻等。穩(wěn)定是指系統(tǒng)能夠7×24 h不間斷運行,即使出現(xiàn)硬件和軟件故障,系統(tǒng)也不能中斷運行。數(shù)據(jù)中心可通過公網(wǎng)接入,或者到移動專網(wǎng)接入,采用公網(wǎng)接入方式成本比較低,企業(yè)不用租用專線,而使用數(shù)據(jù)專線接入時,GPRS數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備要經(jīng)過Radius服務(wù)器的認(rèn)證,整個數(shù)據(jù)傳送過程得到了加密保護,安全性比較高,可充分保障速度和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。
該系統(tǒng)的水位信息數(shù)據(jù)都是通過ArcSDE保存在空間數(shù)據(jù)庫中,ArcSDE是一種中間件技術(shù),它在GIS應(yīng)用程序和基于RDBMS的空間數(shù)據(jù)庫間提供了一個開發(fā)的接口。用戶可以通過ArcSDE將空間數(shù)據(jù)提交給RDBMS,由RDBMS統(tǒng)一存儲、管理;同樣客戶也可以通過它從RDBMS中獲取空間數(shù)據(jù)。通過使用ArcSDE擴展了RDBMS的空間數(shù)據(jù)處理功能,將空間數(shù)據(jù)與屬性數(shù)據(jù)集成到RDBMS中,由RDBMS統(tǒng)一管理,充分利用了RDBMS的安全性、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)一致性等特點。
該水文預(yù)警空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)采用標(biāo)準(zhǔn)的3層體系結(jié)構(gòu)[7],如圖2所示:
圖2 系統(tǒng) 3層體系圖
數(shù)據(jù)層采用SQL關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和ArcSDE空間數(shù)據(jù)引擎實現(xiàn)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)的高效存儲和管理。
邏輯層通過ArcSDE API接口處理ArcSDE空間數(shù)據(jù),負(fù)責(zé)空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn),如空間數(shù)據(jù)的存取、表現(xiàn)和操作等。
應(yīng)用層基于業(yè)務(wù)邏輯層對空間數(shù)據(jù)庫核心業(yè)務(wù)的支持,利用ArcGIS Server開發(fā),實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)庫的具體應(yīng)用。
系統(tǒng)預(yù)警的判斷依據(jù)主要是水位的DEM數(shù)據(jù),因此,主數(shù)據(jù)表的設(shè)計自定義字段為 “Point ID” (點號)、“height”(高程)、“Point Info”(點位信息),如表1所示。
表1 水位數(shù)據(jù)設(shè)計表
水位點在數(shù)據(jù)庫中以點要素的形式存在,即point feature class(點要素類),高程值以 “1985國家高程基準(zhǔn)”為起算面,忽略地球曲率的影響,將某段江面高程值分為7個等級,如表2所示。
表2 預(yù)警等級表
發(fā)布成地圖服務(wù)是移動開發(fā)的最重要關(guān)鍵技術(shù)之一,它是一切移動開發(fā)和使用的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)只有被發(fā)布成服務(wù),才能被在線瀏覽、查詢和編輯。移動服務(wù)種類有很多,最常見的有MS(地圖服務(wù)),WMS(包括feature類和coverage類的地圖服務(wù)),WFS(feature類的地圖服務(wù)),WCS(coverage類的地圖服務(wù)),KML(Google地圖服務(wù)),Mobile Data Access(移動使用服務(wù)),Network Analysis(網(wǎng)絡(luò)分析服務(wù)),Geodata Service(地理編碼服務(wù)),Geoprocessing Service(地理處理服務(wù))。MS為基礎(chǔ)地圖服務(wù)功能,本地圖數(shù)據(jù)的發(fā)布只需勾選這項。試驗地圖服務(wù)的發(fā)布如圖3所示。
水位預(yù)警的重要手段是采用水位分析技術(shù)。水位高程是水位分析的根本依據(jù),無論干旱或者汛洪,直接表現(xiàn)形式是高程值的變化情況。每次傳回的數(shù)據(jù)經(jīng)過分析,在地圖上都有完整顯示,因為水文情況有急有緩,實時的監(jiān)測是水文分析處理的重點,也是難點。水位每天都在不斷變化,每天的變化、每周的變化、每月的變化,都應(yīng)該以專題圖和趨勢表的分析形式表現(xiàn)出來,持續(xù)的水位下沉或者上升,應(yīng)當(dāng)立刻引起監(jiān)測工作人員的關(guān)注。
圖3 試驗地圖發(fā)布圖
江面各段有布設(shè)好的水位點,根據(jù)各點歷史水位信息,將預(yù)警等級分成7級預(yù)警機制,在ArcCatalog中,依據(jù)點位的字段“Height”,將7個等級以不同的顏色分級顯示,如圖4所示,比如當(dāng)水位點的Height值為32時,點的顏色以紅色顯示,此時的預(yù)警等級就是5級汛情預(yù)警,預(yù)警信息 為汛3,為汛情的最高級別。
圖4 水位分析結(jié)果圖
應(yīng)急預(yù)案是在水文預(yù)警分析基礎(chǔ)上,根據(jù)實際預(yù)警等級,響應(yīng)相應(yīng)級別的預(yù)警程序,應(yīng)急預(yù)案的制定是經(jīng)過實際考察,以及對比相關(guān)防災(zāi)減災(zāi)體系的預(yù)案體系,充分考慮到事發(fā)之后的決策反映速度和措施質(zhì)量,針對旱情或者汛情的具體情況,采取的第一時間處理工作,避免因災(zāi)情發(fā)生導(dǎo)致工作的混亂無序狀態(tài)。應(yīng)急預(yù)案的特點如下:①及時性。GPRS的數(shù)據(jù)傳輸和ArcGIS Server技術(shù)相結(jié)合,縮小了數(shù)據(jù)傳輸和處理的時間,能在首要時間內(nèi)發(fā)布災(zāi)情預(yù)警;②有序性。將歷史水文相關(guān)信息整合成等級明確、分工協(xié)作的應(yīng)急響應(yīng)流程,避免人為失誤而導(dǎo)致災(zāi)害的擴大;③可操作性。從數(shù)據(jù)的傳輸、整理、入庫、分析,到應(yīng)急程序的響應(yīng),都是完全智能化控制,避免事件后的緊急編制而延誤最佳防洪抗災(zāi)的時機。
通過對應(yīng)急預(yù)案的分析,一個完整的應(yīng)急預(yù)案應(yīng)該包括報警、應(yīng)急響應(yīng)、善后處理3部分,在本文研究中,將水文應(yīng)急預(yù)案按照事件的響應(yīng)級別分成5個部分:一等旱情、二等旱情、較大汛情、大汛情、重大汛情。根據(jù)水文事件響應(yīng)級別,系統(tǒng)啟動相應(yīng)級別的應(yīng)急響應(yīng)內(nèi)容,如表3所示。
表3 響應(yīng)程序表
當(dāng)傳回服務(wù)端的0001點水位數(shù)據(jù)分析為預(yù)警等級3時,響應(yīng)程序自動調(diào)出文件C,依據(jù)0001號點所在位置,自動生成水文工作簡報和供媒體使用的水文信息內(nèi)容,如圖5所示:
圖5 應(yīng)急文件圖
水文預(yù)警的建設(shè)工作任重而道遠。本文首次嘗試將網(wǎng)絡(luò)GIS技術(shù)應(yīng)用到水位預(yù)警領(lǐng)域,從時效性、可操作性等多個角度分析了系統(tǒng)實現(xiàn)的過程。針對水文監(jiān)測工作的特殊性,設(shè)計出實用的數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)傳輸方式,充分發(fā)揮GIS分析處理功能,并且能夠根據(jù)不同級別的預(yù)警等級響應(yīng)不同的應(yīng)急預(yù)案、智能生成工作簡報和信息內(nèi)容等。目前,系統(tǒng)仍處于設(shè)計開發(fā)測試階段,但從調(diào)試中系統(tǒng)所體現(xiàn)的靈活性和便捷性可知,該系統(tǒng)可以提高水文預(yù)警服務(wù)的工作效率。
[1]劉寧.進一步提高科學(xué)防御水旱災(zāi)害的能力 [J].求是,2010(08):47-49.
[2]李勇,劉壽東,李登文,等.氣象水文藕合預(yù)報模式預(yù)警洪澇:以循潭縣河流為例 [J].氣象科學(xué),2007(12):115-120.
[4]房國良,耿延博.遼寧省山洪災(zāi)害水文監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)規(guī)劃[J].中國水利,2009(19):58-59.
[5]劉光,唐大仕.WEB GIS開發(fā)/ArcGIS Server與.NET[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009.
[6]GPRS DTU在水文監(jiān)測中的應(yīng)用[EB/OL].[2010-03-09].http://www.ca800.com.
[7]Wenzhong Shi,Kawai Kwan,Geoffrey Shea,Jiannong Cao,A dynamic data model for mobile GIS[J].Computers&Geosciences,2009,(35):2210-2221.
[8]J.H.W.Lee,I.J.Hodgkiss,K.T.M.Wong,I.H.Y.Lam,Real time observations of coastal algal blooms by an early warning system[J].Estuarine,Coastal and Shelf Science,2005:172-190.