俞維露 湯祥州 張慧連

(佳都科技集團(tuán)股份有限公司)

近年來，國內(nèi)城鎮(zhèn)化建設(shè)不斷加快，城市數(shù)量越來越多、規(guī)模越來越大、區(qū)域越來越廣，城市已成為暴雨洪澇及次生災(zāi)害的高風(fēng)險地區(qū)，極端降水事件及其導(dǎo)致的城市洪澇災(zāi)害一直是國內(nèi)外專家和政府部門關(guān)注的熱點(diǎn)[1]。大量事實(shí)表明，在氣候變化和城鎮(zhèn)化背景下，臺風(fēng)暴雨災(zāi)害給城市帶來了重大的財產(chǎn)損失和人員傷亡，特別是引起次生災(zāi)害事件，最明顯的是洪澇對城市的影響，導(dǎo)致道路受損，交通中斷，大量房屋倒塌，供水供電城市生命線受損，城市生態(tài)環(huán)境破壞，并導(dǎo)致社會經(jīng)濟(jì)損失。因此，洪澇事件鏈極大地增加了城市應(yīng)急管理的難度[2]，而應(yīng)急管理是智慧城市的大腦，城市的智慧主要體現(xiàn)在對突發(fā)事件的反應(yīng)能力和處置能力[3],城市應(yīng)急大腦系統(tǒng)需要能夠提供應(yīng)對洪澇災(zāi)害事件做出監(jiān)測預(yù)警鏈和救援的決策支持。

目前，城市應(yīng)急大腦系統(tǒng)大都是對單一事件采用單一應(yīng)急響應(yīng)模式，對各類突發(fā)事件間關(guān)聯(lián)機(jī)理不清晰，缺乏關(guān)聯(lián)模型的支撐，難以支持事件鏈的觸發(fā)研判及連鎖應(yīng)急響應(yīng)。隨著我國城市應(yīng)急管理的不斷深入，積累了大量的應(yīng)急預(yù)案和知識庫數(shù)據(jù)，可充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，分析基于事件關(guān)聯(lián)機(jī)理與數(shù)據(jù)挖掘，建立多類別事件鏈復(fù)雜演變、觸發(fā)研判及相應(yīng)的應(yīng)急響應(yīng)技術(shù)方法[4]?；谑录湹某鞘袘?yīng)急管理系統(tǒng)的建設(shè)對城市洪澇災(zāi)害的預(yù)防與處置，必將發(fā)揮重要的作用。

1.災(zāi)害事件鏈

城市應(yīng)急大腦系統(tǒng)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，包括監(jiān)督管理、監(jiān)測預(yù)警、應(yīng)急值守、應(yīng)急預(yù)案管理、模擬分析、指揮調(diào)度、現(xiàn)場救援、緊急疏散、事故善后、應(yīng)急評估等多個方面。城市應(yīng)急大腦系統(tǒng)是以物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)為支撐[5]，以資源數(shù)據(jù)庫、方法庫和知識庫為基礎(chǔ)，以地理信息系統(tǒng)展示為手段，實(shí)現(xiàn)對突發(fā)事件數(shù)據(jù)的采集和分析、對應(yīng)急資源的管理和協(xié)調(diào)、對事故救援的決策和調(diào)度[6]。

災(zāi)害事件鏈?zhǔn)侵聻?zāi)因子之間存在的關(guān)聯(lián)而形成一種災(zāi)害引發(fā)一系列災(zāi)害的現(xiàn)象。通過分析突發(fā)事件的時空規(guī)律與內(nèi)在關(guān)系，挖掘出具有事件觸發(fā)、內(nèi)在關(guān)聯(lián)特征或衍生關(guān)系的事件鏈，建立原生事件與次生、衍生事件的關(guān)系模型，通過模擬訓(xùn)練提升模型對事件轉(zhuǎn)化與次生事件關(guān)聯(lián)預(yù)測的準(zhǔn)確性。然后通過分析事件鏈與預(yù)案鏈之間的關(guān)聯(lián)機(jī)制，基于事件鏈的聯(lián)動規(guī)則進(jìn)行知識推理，從而形成智能預(yù)案，利用事件處置庫構(gòu)建并優(yōu)化預(yù)案鏈，提升預(yù)案鏈在相似事件鏈處置中的適用性與準(zhǔn)確性，提供跨部門、跨層級、前瞻性協(xié)同應(yīng)急響應(yīng)所需的模型和技術(shù)手段，幫助應(yīng)急決策者及時阻斷災(zāi)害鏈，減輕次生與衍生事件造成的損失[7]。

根據(jù)災(zāi)害事件鏈的模型，分析某區(qū)域由于極端天氣引起的臺風(fēng)-暴雨-洪澇災(zāi)害事件鏈。如圖1 所示。

圖1 洪澇事件鏈?zhǔn)疽鈭D

圖2 系統(tǒng)功能組成

2.系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

2.1 技術(shù)路線設(shè)計(jì)

城市應(yīng)急大腦平臺軟件基于微服務(wù)和容器化的技術(shù)，采用的輕量級的REST 協(xié)議或RPC 協(xié)議，同時采用靈活的JSON 數(shù)據(jù)格式，直接通過 HTTP 請求進(jìn)行通信，非常易于擴(kuò)展和協(xié)同，實(shí)現(xiàn)信息訪問的服務(wù)組件化、輕量級、松耦合、去中心化和跨平臺。主要的技術(shù)實(shí)施路線有：

（1）大數(shù)據(jù)技術(shù)：多模態(tài)數(shù)據(jù)管理，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，文本、圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，基于Hadoop 的開源框架，實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算和分布式存儲，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等多個方面。

（2）人工智能技術(shù)：人工智能技術(shù)是指通過模擬人類智能行為和思維過程的方法和技術(shù)，使機(jī)器能夠執(zhí)行智能任務(wù)。人工智能技術(shù)的發(fā)展涵蓋了多個領(lǐng)域，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、專家系統(tǒng)等。通過城市洪澇淹沒模型，可以分析出洪澇的范圍，模擬計(jì)算出人員及經(jīng)濟(jì)損失；另外通過視頻AI 智能分析，可以識別出河道標(biāo)尺，及時報警。

（3）微服務(wù)架構(gòu)：微服務(wù)架構(gòu)是一種軟件架構(gòu)風(fēng)格，將一個大型的應(yīng)用程序拆分為一系列更小、更獨(dú)立的服務(wù)組件，每個組件可以獨(dú)立地開發(fā)、部署和擴(kuò)展。每個服務(wù)組件都是圍繞特定業(yè)務(wù)功能構(gòu)建的，它們通過輕量級的通信機(jī)制進(jìn)行相互協(xié)作。微服務(wù)架構(gòu)在大型復(fù)雜應(yīng)用的開發(fā)和維護(hù)中具有很多優(yōu)勢，同時，它也帶來了一些挑戰(zhàn)，如服務(wù)間通信的管理、數(shù)據(jù)一致性和系統(tǒng)監(jiān)控等方面需要特別關(guān)注。

（4）空間分析可視化技術(shù)：通過將地理數(shù)據(jù)映射到地圖上的不同符號、顏色或紋理來傳達(dá)空間信息。這可以包括點(diǎn)、線、面等要素類型的表示，以及熱力圖、等值線圖、流向圖等特定類型的地圖可視化。根據(jù)已知的離散點(diǎn)數(shù)據(jù)，在未知位置上估計(jì)或預(yù)測數(shù)值，通過空間插值技術(shù)生成平滑的表面圖，以顯示連續(xù)變量在空間上的分布情況，例如高程模型、溫度分布等。空間分析可視化技術(shù)能夠幫助用戶從空間角度理解和解釋數(shù)據(jù)，支持決策制定、問題解決、模式發(fā)現(xiàn)等任務(wù)。它們?yōu)榭臻g數(shù)據(jù)的探索和分析提供了直觀、交互式和可視化的工具。

2.2 功能設(shè)計(jì)

城市應(yīng)急大腦系統(tǒng)需要實(shí)現(xiàn)“統(tǒng)一指揮、功能齊全、反應(yīng)靈敏、運(yùn)轉(zhuǎn)高效”的建設(shè)目標(biāo)，為突發(fā)事件信息全面匯聚、快速展現(xiàn)、上傳下達(dá)、協(xié)同會商、綜合研判、指揮調(diào)度、輔助決策等應(yīng)急管理全業(yè)務(wù)全流程提供統(tǒng)一的信息化管理，基于GIS 地圖實(shí)現(xiàn)圖上采集、圖上監(jiān)測、圖上分析、圖上決策、圖上調(diào)度的綜合可視化呈現(xiàn)。系統(tǒng)作為綜合性的信息化平臺，要求既能滿足日常監(jiān)測預(yù)警的需要，又能為應(yīng)對各類突發(fā)公共事件提供強(qiáng)有力的決策支持。

（1)監(jiān)測預(yù)警主要是防患于未然，氣象監(jiān)測預(yù)警包括雷達(dá)回波圖、臺風(fēng)路徑圖、衛(wèi)星云圖、降雨分布圖等氣象信息，短臨預(yù)警信息對洪澇事件鏈來說特別重要，還有重要河流、水庫、易澇點(diǎn)的水情信息和工情信息，以及相應(yīng)的視頻監(jiān)控和水位實(shí)時監(jiān)測數(shù)據(jù)。利用視頻圖像智能分析技術(shù)，可以對水位標(biāo)尺進(jìn)行識別，超過標(biāo)尺警戒線自動生成報警，通過人工研判分析后及時作出預(yù)警響應(yīng)。

（2)應(yīng)急指揮為快速應(yīng)急響應(yīng)和處置突發(fā)事件提供輔助決策和指揮調(diào)度的信息化支撐，一旦接到預(yù)警信息或突發(fā)事件報告，系統(tǒng)通過監(jiān)控預(yù)警系統(tǒng)及時收集和掌握各種信息，并加以綜合匯聚和分析處理，對事件區(qū)域進(jìn)行范圍影響分析和后果模擬分析后，根據(jù)事件鏈所涉及的應(yīng)急預(yù)案鏈，快速形成出智能輔助救援方案，準(zhǔn)確、及時、全面地為應(yīng)急處置指揮決策提供基礎(chǔ)資料和數(shù)據(jù)支撐，通過系統(tǒng)在GIS 一張圖上進(jìn)行任務(wù)派發(fā)并監(jiān)督任務(wù)的完成情況，對應(yīng)急救援全過程進(jìn)行通盤管理，并通過公共媒體（電視、互聯(lián)網(wǎng)、微信公眾號等）滾動發(fā)布突發(fā)事件信息，提升居民的安全感和對城市管理的滿意度。

3.系統(tǒng)主要功能

城市應(yīng)急大腦系統(tǒng)構(gòu)建在GIS“應(yīng)急一張圖”基礎(chǔ)上，將洪澇災(zāi)害事件發(fā)生的地點(diǎn)在GIS 地圖上顯式標(biāo)記，并自動與周邊環(huán)境（建筑、人口等）、監(jiān)控視頻以及危險隱患危險源等空間信息的融合聯(lián)動，綜合可視化展現(xiàn)事件全貌，使應(yīng)急管理人員直觀全面了解災(zāi)害事件的信息；并且利用系統(tǒng)的模型分析和后果模擬功能，為應(yīng)急指揮調(diào)度提供強(qiáng)大的分析和輔助決策支撐。

3.1 監(jiān)測預(yù)警

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是新一代信息技術(shù)的重要組成部分，實(shí)現(xiàn)智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在城市內(nèi)澇和洪澇監(jiān)測預(yù)警方面能發(fā)揮重要作用。水雨情信息實(shí)時監(jiān)控至關(guān)重要，安裝在重要河流、水庫的水位傳感器和雨量儀能夠24×7 小時不間斷地進(jìn)行監(jiān)測。構(gòu)成了基于物聯(lián)網(wǎng)的洪澇監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)。

監(jiān)測預(yù)警主要數(shù)據(jù)包含臺風(fēng)云圖數(shù)據(jù)、雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)、降雨觀測數(shù)據(jù)以及氣象水文數(shù)據(jù)，排水管網(wǎng)、閘口、泵站等水利設(shè)施數(shù)據(jù)，地形、土地利用等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)。根據(jù)降雨雷達(dá)云圖和風(fēng)速風(fēng)向資料，可針對特定街區(qū)提供精細(xì)化的短時臨近暴雨預(yù)報。利用立體化監(jiān)測數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)判別降水過程，實(shí)現(xiàn)村、鎮(zhèn)街級洪澇實(shí)時預(yù)警，再結(jié)合各個鎮(zhèn)街的洪澇致災(zāi)臨界雨量閾值，提供預(yù)警信息，及早進(jìn)行臨災(zāi)轉(zhuǎn)移。

系統(tǒng)接入在河道或水庫附近的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，聯(lián)動在GIS 系統(tǒng)上展示各路段的洪澇實(shí)時情況，視頻采用AI 智能分析技術(shù)，可以識別出水尺的警戒線，及時報警。系統(tǒng)將獲取實(shí)時降雨數(shù)據(jù)輸入到精細(xì)化的模型得到洪澇的模擬結(jié)果，洪澇過程實(shí)時動態(tài)模擬能夠?yàn)楸O(jiān)測預(yù)警、及時的搶險、合理調(diào)度可用的應(yīng)急資源提供技術(shù)幫助和決策支持。

3.2 洪澇淹沒精細(xì)化模型

洪水淹沒是洪水最為重要的特征，洪水淹沒主要確定洪水淹沒范圍、洪水淹沒概率評估和洪水淹沒損失評估。采用暴雨分級致災(zāi)閾值分析技術(shù)，不同暴雨雨型對洪澇和內(nèi)澇過程的影響，將GIS 和DEM 運(yùn)用到洪水淹沒中，能夠快速的得到洪水淹沒范圍，為相關(guān)部門的防洪決策提供依據(jù)。采集洪澇精細(xì)化模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，包括：亞米級的數(shù)字高程模型和數(shù)字表面模型、高分辨率航空影像，保證地表特征的精細(xì)化表達(dá)；近期的精細(xì)化土地利用分類數(shù)據(jù)，包括道路、建筑物、硬化地表、草地、水體等用地類型，保證地物水文參數(shù)的準(zhǔn)確性和空間差異；詳細(xì)的管網(wǎng)普查數(shù)據(jù)，包括雨水管點(diǎn)、污水管點(diǎn)、排水管點(diǎn)的編號、坐標(biāo)、類型、高程、埋深等信息，以及雨水管線、污水管線、排水管線的相應(yīng)數(shù)息，保證管網(wǎng)模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性。

基于高精度的城市DEM、土地利用數(shù)據(jù)對匯水區(qū)和排水子系統(tǒng)進(jìn)行客觀的精細(xì)化劃分，并運(yùn)用GIS 軟件自動計(jì)算各個匯水區(qū)的寬度、面積、不透水率等水文參數(shù)。其次，結(jié)合管網(wǎng)數(shù)據(jù)，運(yùn)用自動化的方法生成SWMM 工程文件。最后設(shè)置雨量站，并輸入降水時序數(shù)據(jù)，確定雨量站所覆蓋的匯水區(qū)，設(shè)置模型其它參數(shù)，確定產(chǎn)流、地表徑流、管道水流計(jì)算方法等，構(gòu)建城鎮(zhèn)洪澇精細(xì)化模擬模型。

通過歷史降雨資料對不同地區(qū)降雨頻次分別進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)，得到不同區(qū)域的降雨分布情況，利用建立好的精細(xì)化洪澇模型結(jié)合遙感信息和GIS 工具進(jìn)行暴雨洪澇災(zāi)害的多情景模擬。設(shè)計(jì)不同情景下的降雨過程線，輸入已經(jīng)建立好的精細(xì)化城鎮(zhèn)洪澇模型，得到模擬的淹沒范圍與積水深度分布情況，計(jì)算出城市洪澇風(fēng)險的區(qū)劃圖，為洪澇災(zāi)害防治提供可視化的依據(jù)。實(shí)地調(diào)查并收集災(zāi)害損失數(shù)據(jù)，結(jié)合致災(zāi)因子、脆弱性和暴露性三個方面建立洪澇積水深度和損失之間的關(guān)系曲線建立分析區(qū)域的風(fēng)險序列，作為劃分風(fēng)險分布的依據(jù)。利用立體化監(jiān)測數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)雨型判別降水過程，實(shí)現(xiàn)街道級城鎮(zhèn)洪澇實(shí)時預(yù)警和風(fēng)險快速評估。

3.3 數(shù)字孿生仿真應(yīng)用

通過歷史降雨資料對不同地區(qū)降雨頻次分別進(jìn)行數(shù)理統(tǒng)計(jì)，得到不同區(qū)域的降雨分布情況，利用建立好的精細(xì)化洪澇模型結(jié)合遙感信息和GIS 工具進(jìn)行暴雨洪澇災(zāi)害的多情景模擬。設(shè)計(jì)不同情景下的降雨過程線，輸入已經(jīng)建立好的精細(xì)化城鎮(zhèn)洪澇模型，得到模擬的淹沒范圍與積水深度分布情況，計(jì)算出城市洪澇風(fēng)險的區(qū)劃圖，為洪澇災(zāi)害防治提供可視化的依據(jù)。

數(shù)字孿生平臺通過建模與渲染、物聯(lián)與感知、算法與仿、控制與交互四個關(guān)鍵技術(shù)，包括衛(wèi)星影像圖、傾斜攝影、激光點(diǎn)云、3D Max 精細(xì)模型、全景圖、BIM 等等都能夠?qū)崿F(xiàn)全量加載，無縫切換，秒級刷新。同時融合渲染引擎還支持視頻融合渲染，能夠?qū)?shí)時的視頻圖像與三維模型有機(jī)融合，實(shí)現(xiàn)了虛實(shí)融合的應(yīng)用模式。通過智能仿真引擎，包含算法模型和仿真工具，通過仿真工具把洪澇災(zāi)害預(yù)測仿真呈現(xiàn)出來。

面對臺風(fēng)暴雨發(fā)自然災(zāi)害，基于三維地圖，借助洪澇淹沒精細(xì)化模型、數(shù)字孿生仿真技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對洪澇災(zāi)害影響的動態(tài)計(jì)算、仿真、推演、研判，基于水庫洪澇的仿真推演，實(shí)時預(yù)測水位上升情況，發(fā)生漫堤之后對周邊區(qū)域淹沒面積、人口、經(jīng)濟(jì)的影響全面智能分析，提升應(yīng)急管理災(zāi)害處置能力，為城市應(yīng)急管理提供科學(xué)、精準(zhǔn)的管理手段。

3.4 可視化應(yīng)急救援

指揮調(diào)度模塊使應(yīng)急指揮和救援人員能快速高效地對突發(fā)事件進(jìn)行應(yīng)急響應(yīng)和處置。系統(tǒng)根據(jù)觸發(fā)事件鏈的特點(diǎn)，自動匹配相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案鏈，結(jié)合對原生和次生事件進(jìn)行風(fēng)險模擬的分析結(jié)果，生成智能輔助方案，實(shí)施對搶險隊(duì)伍、救援專家、儲備物資、救援裝備、通信保障和醫(yī)療救護(hù)的指揮調(diào)度，并將調(diào)度的進(jìn)展情況結(jié)合GIS 地圖進(jìn)行融合展示，事件位置信息、預(yù)案啟動、影響分析、模型分析、方案確定、資源調(diào)度等整個處置流程在系統(tǒng)中動態(tài)展示，可實(shí)時調(diào)取查看相關(guān)監(jiān)控視頻和無人機(jī)視頻，并根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行態(tài)勢標(biāo)繪，動態(tài)規(guī)劃救援路徑，對車輛進(jìn)行導(dǎo)航、指導(dǎo)人員疏散和救援物資調(diào)配等，滿足指揮調(diào)度可視化的要求。

4.結(jié)束語

近年來，隨著全球氣候變暖，極端天氣事件頻發(fā)，強(qiáng)降雨呈現(xiàn)增多增強(qiáng)的趨勢。臺風(fēng)引起的強(qiáng)降水容易引發(fā)一系列次生和衍生災(zāi)害事件，特別是導(dǎo)致城鎮(zhèn)洪澇災(zāi)害，城鎮(zhèn)洪澇的精細(xì)化模型以及基于洪澇事件鏈的城市應(yīng)急大腦系統(tǒng)給城市的管理提供了科學(xué)有效的輔助決策支持。通過數(shù)字孿生技術(shù)將暴雨引起的洪澇災(zāi)害全過程仿真出來。通過可視化指揮調(diào)度，極大的提高指揮的科學(xué)性和救援的效率。