基于DOA的应急管理指挥系统设计与实现

陈 垦，苗 放，杨文晖，王 方，程付超

(1.成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，四川成都 610059;2.西南民族大学 计算机科学与技术学院，四川成都 610041)

0 引言

当前，国家已经进入新的五年规划和社会主义现代化建设第三步战略部署的关键时期，良好的安全秩序与和谐的社会环境显得尤为重要［1］。

近年来，世界各国地震、海啸、台风等重大自然灾害屡见不鲜，而我国也不例外，对人民生命财产造成了巨大的威胁，对公共安全环境造成了严重的危害。据统计，中国每年由于公共安全问题造成的经济损失达6500×108元，约占GDP总量的6%。不难看出，各类突发事件与和谐社会的矛盾已非常突出，处置突发事件面临的形势已经非常严峻。由于突发事件具有的前兆不充分性、发展复杂性、潜在的次生衍生危害等特点，而且破坏性严重，这些特点导致突发公共事件的应急管理存在大量共性基础科学问题［2］。以四川省为例，除2008年5.12汶川特大地震和2010年8.13泥石流洪涝灾害以外，2010年全省还有18个地级市、3个民族自治州，全省共有181个县(市、区)不同程度受灾，受灾总数已经占到全国总数的 8%［3-6］。

1 需求分析

应急指挥管理系统基本需求如下:

(1)面向数据的体系结构(Data Oriented Architecture，DOA)，是一个系统架构模型，它以数据为核心，以标识为主线，通过基于XML的数据注册机制与数据交换规范，实现多系统、多功能、多业务间的数据共享和交换，适用于任何数据类型，独立于任何硬件平台和软件系统，也可通过面向服务的体系结构(SOA)对各系统提供服务［7］。

(2)应急管理标记语言(Emergency Management Markup Language，EMML)，符合XML规范，是应用于应急管理的数据注册与数据交换标记语言或数据标识。它包括应急管理专业标识、术语标识、数据资源标识以及服务标识，是应急管理系统各功能模块间进行数据交换的统一规范［8］。

(3)数据注册中心(Data Registration Center，DRC)是统一的数据定义与命名规范的管理环境。数据呈现多元化特点，即包含:基础地理数据、应急管理数据、地质灾害数据、遥感影像数据、以及应急预案和政策文件等属性数据。通过元数据对各类数据(结构化/非结构化、实时/非实时、空间/非空间数据等)进行标识和注册，对数据进行统一管理，为客户端提供数据快速查询服务，为云端提供数据高效定位服务等。主要包括:数据分级管理、元数据模版管理、元数据登记发布、数据信息查询等模块。

(4)通用浏览器/服务云模式(General-Browser/Service-Cloud，G/S)，是基于DOA架构的网络信息访问与服务模式，同样基于XML的数据注册与数据交换机制为主线，通过云服务下的海量数据管理及客户端聚合服务机制，可以有效解决存储管理、服务响应、网络带宽、信息表达、操作控制、技术和分析等瓶颈问题。G端是增强了时空特征的通用浏览器，采用“请求-聚合-服务”的工作机制，具有个性化按需定制服务和多客户端协同、时空演变规律可视化表达等特点。S端由物理世界采集云、网络世界采集云和数据存储云构成，对海量、异构、实时数据进行统一管理，采用分散存储技术对大数据进行存储和管理，具有动态冗余、负载均衡和自动适应等特点，可以进行数据的高效处理和分析计算，为客户端提供服务支持，从而能较大提升用户的体验度。

(5)基于应急管理云服务(Emergency Management Cloud Service，EMCS)，针对应急管理中海量、异构、实时数据的管理，基于面向数据的架构，采用通用浏览器/服务云模式，除了具备GIS系统的功能(如:放大缩小、鹰眼、实时查询、专题统计、视频监控、报表输出、文件下载、缓冲区分析、路径分析等)以外，通过基于应急管理标记语言的数据注册中心对各类数据进行统一的管理，构建支持管理科学、信息科学与心理科学为一体的应急管理云服务体系和应急管理平台，使之具备高计算能力、高存储能力、高稳定性和高安全性，实现数据的快速获取、快速处理、快速分析、时空可视化、交换共享及决策支持。

2 应急管理系统建设目标

根据系统需求分析，建设目标如下:

(1)理论结合实际，以四川省人民政府应急指挥中心建设项目为实例，通过理论研究、模型建立、原型系统验证等，为四川省乃至国家的应急管理系统的产业化推广提供理论基础与技术支持。通过对基于DOA架构的应急管理系统的应用研究，为四川省人民政府应急指挥中心建设项目提供了云服务体系等一些关键性技术方面的技术支持，依托四川省人民政府应急指挥中心建设项目提供的硬件，对本研究成果在四川省应用形成服务体系提供了可行性条件。

(2)建设科学的系统架构，研究突发事件的产生不确定性、演变复杂性以及严重破坏性等特点，结合数据快速采集、高效存储和快速计算等因素，结合目前互联网、物联网技术、计算机硬件、软件技术、云计算技术以及新型计算模式的特点和发展趋势，以提升应急管理平台的可用性、稳定性、安全性、实时性为导向，来解决当前突发事件管理平台迫切需求的应急管理云服务体系架构问题，为应急管理指挥平台与应急管理预案体系提供基础理支撑，为国家科学、高效、有序地应对突发事件提供决策参考。

3 应急管理系统设计

3.1 系统体系结构

系统采用通用浏览器/服务云模式，即G/S模式，两层结构分别从G端与S端建立基于DOA架构的应急管理系统。选择ESRI公司的ArcGIS Sever作为服务云端的组件，利用ArcGIS Sever可以高效、科学的将应急管理信息发布到云端，并允许大众化交互与应用(图1)。

3.2 系统功能与数据模型设计

根据系统需求与目标，系统功能主要包括以下方面(图 2)［9-11］。

(1)综合业务管理系统

以四川省应急管理工作常态业务为主体，以特别重大和重大突发公共事件处置为核心，实现四川省应急办的信息接报、审核、办理、跟踪、发布的网络化和自动化，并实现四川省应急办的日常业务的信息化和电子化。综合业务管理系统主要包括信息接报、值班管理、事件管理、网络监测、统计分析、工作动态管理、应急培训等主要功能模块。

图2 系统功能结构图Fig.2 Structure drawing of system function

(2)风险隐患监测系统

基于省级部门、各市(州)的监控目标和危险源监测信息，对风险隐患进行汇聚和过滤，实现对风险源的信息建档、实时监测、查询分析，并基于某些分析模型对风险进行多个维度的综合分析和评估，同时对被监控目标的状态信息进行空间展现，作为决策者进行事件处置的依据。风险隐患监测系统包括数据接入、风险源监控与管理、风险分析和评估等主要功能模块。

(3)预测预警系统

基于多种预测预警模型，以公共事件信息和专业预测预警信息为输入，对突发公共事件进行影响范围、影响方式、持续时间、危害程度、衍生次生等方面的综合预测，为省应急部门、市(州)应急部门和省级部门的应急工作提供趋势预测支撑;对预警事件进行分级核定，并进行预警信息发布。

(4)指挥调度系统

基于应急队伍、应急物资、应急装备等应急资源，建立突发公共事件情况信息的接收和分发通道，实现方案推演、任务管理、处置跟踪于一体的应急指挥调度闭环系统，并实现指挥过程中多元数据叠加和立体展示。

(5)应急保障系统

常态下对应急资源信息进行分类管理和提供查询，进行资源储量和可调配量分析;非常态下实现资源保障计划管理，对资源配置方案进行多目标优化和资源调度跟踪，提供资源分布的动态直观展现，综合提高应急资源保障能力。

(6)应急评估系统

基于统一管理下的多种应急评估模型，建立应急评估指标体系;以应急过程记录和回放为输入，对应急过程进行应急能力评估、应急过程评估和应急综合评估，并形成评估报告。

(7)模拟演练系统

采用虚拟现实技术和仿真技术，建设集演练计划制定、演练环境仿真、演练过程控制、演练记录与回放、演练评估与分析等功能于一体的智能辅助方案系统，对突发公共事件的信息接报能力、预测预警能力、资源保障能力、协同处置能力进行提高和评估。模拟演练系统包括计划辅助生成、演练场景仿真、演练过程控制、演练辅助评价等主要功能模块。

(8)智能辅助方案系统

以国家总体应急预案、四川省总体应急预案、各专项预案为依据，针对特别重大和重大公共突发事件的灾前、灾中、灾后辅助决策，建设集数字预案管理、方案生成、方案评估、方案上报下发等功能于一体的智能辅助方案系统，并结合专家意见，综合提供应对突发公共事件的流程和方案辅助决策。智能辅助方案系统包括数字预案、智能方案生成、智能方案管理、方案流转等主要功能模块。

(9)应急广播系统

在应急处置中，信息的传播通道是否健全，是决策判断科学性、决策落实可靠性的有力保障。在应急广播的概念下，信息的传播通道包括了媒体将所采集的舆情信息、新闻线索等时效性很强的信息上传至应急指挥中心;应急指挥中心在指令发布外，整合或借助媒体的播发渠道将即时的应急信息、处置信息、公共信息全方位覆盖现场和非现场受众;另外，在极端情形下，应急指挥中心应当有条件，以社会公共设备终端为依托，将指挥命令、首长讲话等以语音形式面向全社会进行广播。

(10)应急GIS系统

应急GIS系统采用面向数据的体系结构设计。为即将建设和已经建设的GIS系统的各种应用提供统一的访问通道。通过独立的权限管理系统来对其进行认证、授权等安全运维管理。具体包括动态标绘功能、移动功能、前后一视功能、路径分析功能、查询功能、测量功能、空间分析功能、3D功能等等。

4 应急管理系统开发与实现

应急指挥系统是一个动态的系统过程，其显著特点:一是数据复杂多样。应急涉及到空间数据、视频数据、音频数据、专业数据(气象、水文等)、文本数据、图表等，应急救援需要将全部数据统一集成、分析和评价，从而能够快速的了解事件的整体状态和发展动向，为应急救援提供全面准确的参考;二是涉及的部门多。应急往往需要气象、水利、质监、安监、卫生、环保、林业、公安、交通、城管、消防甚至包括武警部队等众多部门协同作战，为了有效的指挥调度，需要整合、共享这些部门的数据。因此，在考虑四川省应急指挥综合应用平台项目时，应将整合复杂数据的能力作为系统设计的核心要素，以实现全省应急指挥工作的业务逻辑为根本目标，构建以应急GIS地理信息服务为核心的创新型应急指挥综合应用平台，才能使应急指挥应用中的各个项目和子系统能够有机地整合起来，做到数据充分共享和无缝应用。

方案应详细阐述地理信息服务与综合业务管理系统、风险隐患监测防控系统、综合预测预警系统、智能辅助方案系统、指挥调度系统、应急保障系统、应急评估系统、模拟演练系统、个人工作平台之间的支撑关联关系［12］。

4.1 系统开发概况

四川省应急指挥中心处置突发事件时，需要涉及到多个市(州)和各部门的信息资源，以及包括各种实时采集的数据。这些资源来源各异，所属的专业领域和地方条件也不同，呈现出较为普遍的空间特性，具有海量、多元、异构的特点，这就需要建立数据交换与共享系统，更好的为应急系统各种应用提供支撑。

根据数据关联程度及数据存储等特征，从逻辑上划分为基础信息数据库、地理信息数据库、事件信息数据库、模型库、预案库、知识库、案例库和文档库，以便于数据的管理和应用。投标方案中应对各数据库提供数据来源、数据实体、数据维护方案(图3)。

4.2 系统界面

图3 应急管理数据库结构示意图Fig.3 Diagram of emergency management database structure

如图4，四川省应急指挥平台采用基于DOA的架构，针对应急管理海量异构数据的管理复杂性，采用云计算和云服务的方式来提高应急管理的效率，即将网格计算和云计算中的"聚合"理念与空间信息网络服务模式相结合，为综合应用系统的各系统提供统一的空间分析和查询、二维/三维GIS、四维(时态)分析、态势标绘、云存储等地理信息服务［13］。

图4 应急管理指挥平台Fig.4 Diagram of emergency management command platform

数据交换与共享系统应该构建在云服务平台之上，保证系统的高可用性;并以四川省应急指挥数据交换标准为核心，以数据组织管理规范为原则，建立各级数据交换与共享节点，实现覆盖全省、相互支撑、安全畅通的省级应急指挥数据交换与共享服务体系。省应急指挥中心综合应用系统与各市(州)应急指挥中心、各省级部门应急平台之间的信息交换将统一通过数据交换与共享系统进行。

5 结论

(1)提出和建立一套基于DOA架构的，面向G/S模式的非常规突发事件应急管理云服务体系架构。该架构能够支持非常规突发事件海量异构数据的快速采集、存储、计算和分析，可以实现非常规突发事件应急管理平台的高计算能力、高存储能力、高稳定性与高安全性。

(2)提出一种支撑应急管理云服务体系的数据交换标准EMML。

(3)提出和验证一套云服务体系下客户端按需信息汇聚和服务聚合的非常规突发事件应急管理应用模式。

(4)建立一套非常规突发事件演化规律复杂性建模的理论与方法。

(5)对四川省现有的应急指挥系统提供理论验证，以及建立一套原型系统。为国家的产业化推广提供理论基础与技术支持。

［1］Ken Chen， FangMiao， WenhuiYang.Emergency Management Application Based on Spatial Information Cloud Service.2012 Second International Conference on Computer Science and Information Engineering(CSIE2012)，2012.

［2］范维澄.国家应急平台体系建设全国应急管理工作会议专题讲座［D］.北京:《中华人民共和国突发事件应对法》2006.7.7-8.FAN Weicheng.National emergency platform system construction the sessionsofthe nationalemergency management seminar［D］.Beijing:theemergency response law of the People's Republic of China 2006.7.7-8.

［3］范维澄.国家突发公共事件应急管理中科学问题的思考和建议［J］.中国科学基金，2007，4(2):23-26.FAN Weicheng.National science problems in the public emergency emergency management thinking and suggestion［J］.Science Foundation of China，2007，4(2):23-26.

［4］Lew.Defining cloud computing part 4:paas［EB/OL］.(2009-02-18)［2010-07-12］.http://clouddb.info/2009/02/18/de finingcloudcomputingpart4paas/.

［5］Rackspace Inc.About rackspace［EB/OL］.［2010-07-12］.http://www.rackspace.com/info ration/aboutus.php.

［6］Grossman R L.The case for cloud com puting［J］.IT Professional，2009，11(2):23-27.

［7］Ken Chen，Fang Miao，Wenhui Yang，Xirong Guo.Research on Meteorological Data Display Based on GS Model.The 2nd International Multimedia Technology Conference.(ICMT2011)，2011.

［8］Ken Chen，Fang Miao，Wenhui Yang，Xirong Guo.Research on Meteorological Data Display Based on GS Model.The 2nd International Multimedia Technology Conference.(ICMT2011)，2011.

［9］Amazon com.Amazon elastic compute c loud(Amazon EC2)［EB/OL］.［2010-07-12］.http://aws.amazon.com/ec2/.

［10］Narsimha C， SiddalingaK M， Rahman.Security implementation in Hadoop［EB/OL］.［2010-07-12］.http://search.iiit.ac.in/cloud/presentations/28.pdf

［11］Open Grid Forum.Open cloud com putting interface WG(OCCIWG)［EB/OL］.［2010-07-12］.http://www.og.f org/gf/group info/v iew.php?group=occiwg.

［12］Narsimha C， SiddalingaK M， Rahman.Security implementation in Hadoop［EB/OL］.［2010-07-12］.http://search.iiit.ac.in/cloud/presentations/28.pdf.

［13］Open Grid Forum.Open cloud com putting interface WG(OCCIWG)［EB/OL］.［2010-07-12］.http://www.og.f org/gf/group info/v iew.php?group=occiwg.