上海水环境系统设施监控预警数据分类的研究

龚岳松，吕文斌，高芳琴，潘崇伦

（上海市水务信息中心，上海 200050）

0 引言

城市水环境管理是个系统工程，涉及到地表水、地下水、供水、用水、排水、再生水、垃圾处理等多个领域，彼此之间相互联系。在上海水环境系统设施监控预警数据（以下简称预警数据）体系研究中，城市水环境系统设施的范围定义为城市排水、污水（包括再生水、污泥、渗滤液）处理等设施，以及城市河湖水体、生态缓冲区[1-2]。

随着社会经济快速发展，上海水环境污染和由此造成的人身伤害日益引起重视，上海水环境的管理监控也显得愈发重要。虽然目前上海地区针对城市水体、排水、污水等管理需求建设了一批城市水环境相关的信息采集和监控系统，但由于各部门建设的水环境相关采集系统自成一体，各自立网；各管理部门之间的数据相对独立，在数据分类、统计粒度等方面均不统一，缺乏共享机制，数据的利用率较低。因此，通过研究预警数据体系，形成统一的数据体系框架和管理模式，促进水环境设施管理的现代化，是目前需要迫切解决的问题。

1 研究思路

在研究适合上海水环境系统设施监控预警数据体系过程中，分析系统输入和输出数据，对预警数据提出分类方法，梳理分类关系，对各类监控预警数据进行规范，制定合理的数据库结构和存储模式，形成统一的命名规范、库表结构和数据细粒度，为数据的存储、交换、传输等做好铺垫，从而实现各部门之间城市水环境系统设施监控预警数据的有效交换和共享。

2 分类方法

在对上海水环境系统设施监控中面临的多源异构、复杂多变、分布广泛的数据进行分析和汇总后，提出从管理层级、数据来源和结构 3 个维度对上海水环境系统设施监控数据进行分层，分类，规范。同时结合上海实际，为实现与国家、区县等多级互联的监控预警网络，提出数据统一的交换模式的设计。

2.1 按照管理层级分类

自下往上依次分为生产企业级、地市（区县）管理级、省管理级和国家管理级 4 个级别，关系图如图 1 所示。图 1 所示数据交换平台按照“统一建设、分级交换”的体系原则，由国家统建，各省级、地市（区县）、企业级参与负责各自数据的交换工作。预警数据在统一的数据交换平台上依次从生产企业级向地市（区县）、省、国家管理级抽取上报，然后再从国家管理级依次向下下达，从而实现数据的统一建设和分级交换，以及数据的共享、传输等。

图1 按管理层级分类关系图

2.2 按照数据来源分类

可以分为城市排水、污水处理系统、城市相关水体和生态缓冲区等的数据。

城市排水系统监控对象主要为分流、合流制管网，雨水、污水泵站，以及进入排水设施的排水管口、河道排放口、排污大户的排污口。从上海现有排水体制看，城市排水系统包含分流和合流制 2 种管网系统，分流制管网系统包含污水和雨水 2 种管网系统。其中，污水管网系统的数据主要又包含在线监测污水泵站运转状况、排水系统最终出口水量、排水系统中主要干流（支流）水量、污水管网出口水质、重点污染大户排入污水管网的水质、垃圾渗滤液、粪便监控、有毒有害气体监测等信息；雨水管网系统数据主要包含雨水泵站水量监测、初期雨水对水环境的影响和受纳水体的水位监测等信息。合流制管网系统的数据主要结合污水和雨水管网的数据内容，以形成雨水水质对水环境影响的评估信息。

污水处理系统监控对象主要为污水处理厂，数据主要包含城镇污水处理厂进水口、出水口的水质水量，集中的工业污水处理厂出水口的水质水量，直接排入城市受纳水体的大型工业企业污水处理设施出口的水质水量，以及污水处理厂运行工况等信息。

城市相关水体的数据主要来源于城市河湖水质、暴雨径流水量和城市生态缓冲区。其中，城市河湖水质主要包含与城市水体功能相关的城市水环境指标（包括生物类指标、城市湖泊水华监控、城市水体水质感官指标（色度及漂浮物））、进入城市河湖的排放口（重点企业、污水处理厂、再生水厂）和补充水源的水质水量等。暴雨径流水量主要包含通过河湖水位、泵站、降雨量等研究对城市淹没的影响数据。

城市生态缓冲区数据主要包含表征城市生态缓冲区运行状况的进、出水口水质水量的监测数据，以及上游污染对城市生态缓冲区、污染排放对城市生态缓冲区环境等的影响数据。

2.3 按照数据结构分类

可分为结构化和非结构化数据。结构化数据主要指生产和管理过程中产生的监测、设施工况和再生的统计分析等数据，可有效地在数据库中存储；非结构化数据主要指来源于遥感、应急预案、行政法规等的图片和文档数据。

3 关系与流程

按照 3 种分类方法，对上海水环境系统设施监控预警数据进行分析，梳理不同分类之间的关系。按照管理层级和数据来源梳理的关系如表1 所示。

按照管理层级和数据结构进行关系梳理，可得如图 2 所示关系。

依据表1 和图 2 显示内容梳理出 4 个管理层面之间的预警数据流程关系，如图 3 所示。图中，生产企业级主要负责本单位运营工作，收集污水处理、城市排水、城市相关水体等的运营和实时监测数据；地市（区县）级主要汇总收集本辖区内生产企业上报的设施基础、运营监管等数据，形成包括环境、设施、生产和人身等 4 类安全预警的行业管理数据；省级管理层根据国家、行业监管和职能服务的需求，从地市（区县）管理级、生产企业级抽取基础和运营监管等信息，以及预警管理数据，并统一整合与标准化；国家级数据则根据国家、住建部的要求，由省级上报的决策支持、突发事件数据和各类年报等组成。

表1 按照管理层级和数据来源梳理的关系

4 数据梳理

根据预警数据分类关系及数据流程，参阅相关国家标准规范，并结合上海水环境管理实际情况，归纳形成预警数据主要由事件类、部件类、要素类和管理类 4 个维度组成。其中：事件维度用于描述城市水环境系统设施在遭遇风险时所发生的预警事件；部件维度用于描述发生城市水环境系统设施预警事件时，起关键作用的、关系到预警事件发生或撤销的核心系统设施；要素维度用于描述在部件维度中已定义的设施中关系到预警事件发生的关键指标、参数；管理维度则用于统筹整个体系内各类数据的汇总管理。

1）预警事件类。主要采集环境、设施、生产、人身等 4 类安全事件，具体如表2 所示。

2）预警部件类。主要采集管道、泵站、污水厂、其他等 4 类设施部件的基础属性和运维养护信息，具体如表3 所示。

3）预警要素类。与预警事件相对应，主要采集环境、设施、生产和人身等 4 方面安全类数据，具体如表4 所示。

4）管理信息类。根据国家、各地方政府和行业管理的要求，管理信息类数据采集主要来源于下级生产和管理单位上报给上级行业管理单位的月报、季报或年报等。

图2 按照管理层级和数据结构梳理的关系

图3 预警数据流程关系图

表2 预警事件分类表

表3 预警部件分类表

表4 预警要素分类表

续表

5 数据库及交换系统设计

5.1 数据库设计

基于对监控预警数据的分类研究，提出上海水环境系统设施监控预警数据库结构按照“3 层 4 类”设计，逻辑结构如图 4 所示。“3 层”指基础、核心数据库，以及数据仓库等部分；“4 类”指部件类、事件类、要素类和管理类等数据。预警数据通过数据交换平台，按照一定的数据规范形成基础数据，存储到数据中心的基础数据部分；基础数据经过数据分类、规范、整合、逻辑处理等过程形成核心数据，存储到核心数据部分；核心数据按照不同的行业专题应用，经过分析、挖掘形成数据仓库数据，存储到数据仓库部分。

图4 上海市水环境预警数据库逻辑结构图

基础数据部分位于最底层，实现与原始数据表结构保持一致的原始数据的快速存储，确保数据库原始信息完整性的需求；核心数据部分位于中间层，对基础数据进行分类、规范、整合、运算和逻辑等二次处理，形成具有统一计量单位的核心数据，满足数据准确性、一致性需求；数据仓库部分位于顶层，实现对不同水环境专题应用的决策支持、行业分析，满足集中调用、统一口径、预警决策等方面的综合管理需求。

5.2 数据交换设计

为实现生产企业级，地市（区县、行业）、省和国家管理级之间水环境管理信息的互动和共享，按照预警数据的结构分类方法，设计了统一的数据交换架构，每个层次之间采用统一数据和功能接口实现数据交换。数据交换如图 5 所示。

图5 数据交换架构

静态数据交换指将行业监管单位基础信息、生产企业信息、污染源、设施信息、RS 数据、设施养护信息的数据上传到上级主管单位，行业规范下发至下级主管部门或生产企业用于指导生产和行业监管。这类数据通常为非实时数据，很少变化，故称为静态数据。实时数据交换指水环境系统中与生产信息相关的实时变化的运行监管数据的交换，这类数据主要包括水质数据，泵站、干线的液位与流量，关键设备的运行工况数据；信息资源目录检索交换指非公文类信息的交换，这类数据为静态和实时类数据交换提供统计信息资源目录索要和描述。

同时，设计了规范统一的同构和异构系统间预警数据采集、发布、交换、路由、同步等各环节。基于 WCF Web Service 和身份认证技术，实现上海水环境预警数据库对具有访问权限的用户提供 XML 和JSON 数据标准格式接口的数据服务[3-4]。

6 结语

通过对不同来源数据的类型、内容、空间关系等属性的科学梳理和归类，首次形成了上海水环境监控预警的标准化数据体系。基于数据体系开发的数据库及交换系统，已在上海投入实际应用，起到了优化数据资源，提升综合应用的效果。项目研究成果在形成国家、省市、企业、厂站 4 级层面的信息监管机制，支撑各级主管部门管理决策等业务工作中发挥了重要作用，在全国各级水环境主管部门中具有推广价值和借鉴意义。

[1]金相灿，王超，陈卫. 城市河湖水生态与水环境[M]. 北京：中国建筑工业出版社，2010: 1-30.

[2]欧洲环境署，欧洲水污染控制协会. 城市污水管理指南[M]. 北京：中国环境科学出版社，2000: 1-80.

[3]潘大四. 基于 XML 的异构数据库数据集成的关键技术研究[D]. 重庆：重庆大学，2004: 1-74.

[4]杨剑. 基于 XML 的异构数据交换系统的研究与实现[D].成都：西南交通大学，2005: 19-74.