城市地质资源环境承载力监测预警平台建设思路及关键技术

2020-09-27李勇韩征李敏

城市地质 2020年3期

李勇韩征李敏

摘要：本文阐述了城市地质资源环境承载力监测预警平台的建设思路，总体上将平台划分为野外监测物联网和云端信息平台两大部分，其中监测物联网负责地质资源环境承载力监测数据的感知、采集和传输，信息平台负责监测数据的汇聚、分析和预警预报。在总体架构方面，平台可以进一步划分为空间信息感知层、云平台基础层、数据资源层、服务层、应用层和用户层，每个层位对其上层均起到了支撑作用，对其下层均起到了汇聚作用。基于此类架构方式，平台未来可以为政府机关和地质单位的管理人员、专业技术人员提供数据共享、统计分析、空间分析、资料查询、模型计算等服务，为促进区域地质资源环境的可持续开发利用奠定基础。

关键词：多源异构;监测预警;物联网;智慧地质

Abstract： This article describes the construction ideas of the urban geological resource environment carrying capacity monitoring and forecast platform. The platform is generally divided into two parts： the field monitoring Internet of Things and the cloud information platform. The monitoring Internet of Things is responsible for the perception and collection of geological monitoring data. The information platform is responsible for data aggregation， analysis and early warning forecast. In terms of overall architecture， the platform can be further divided into a space awareness layer， a cloud platform foundation layer， a data resource layer， a service layer， an application layer， and a user layer. Each layer plays a supporting role for its upper layer and plays a converging role for its lower layer. Based on such an architectural approach， the platform can provide data sharing， statistical analysis， spatial analysis， data query， model calculation and other services for the management personnel and professional technicians of government agencies and geological sectors in the future， in order to promote the sustainable development of regional geological resources and environment.

Keywords： Multi-source heterogeneous; Monitoring and early warning; Internet of Things; Smart Geology

0 引言

为了更为准确、全面、完整的获得地质体的信息，很多的地质工作者都利用数学模型来模拟真实的地质演化过程，并使用地质信息技术来表现模拟的过程和结果（李朝奎等，2015）。同时，对各种地球物理和地球化学勘探异常的正反演理论方法（赵鹏大，2012;阴江宁等，2013）以及地球动力学理论方法（李四光，1973;於崇文等，1993）的提出和完善，都不同程度上提升了城市地质的信息化水平。

目前，大数据、区块链等新一代信息技术已逐步应用于各类传统行业，大数据隐藏价值的深入挖掘、分析、应用已成为各领域的研究焦点，其理念已在智慧政府、智慧城市的建设中发挥出了巨大潜能（陈建平等，2015;张建勋等，2010）。在即将到来的“十四五”规划期间，这股大数据浪潮必将颠覆现有的传统信息化架构体系，因此城市地质领域如何与时俱进引入全新的平台构建理念，并将思想和行动付诸实践，将成为地质勘查行业未来信息化建设的焦点。

城市地质行业在“十三五”期间借助于传统的信息化手段建立了很多服務于专业领域的信息系统，初步研发了首都地质资源环境承载力监测预警信息平台（卫万顺等，2016），也形成了服务于城市地质资源环境承载力评价要素监测体系（郑桂森等，2020）。以北京为例，为了实现突发地质灾害、地面沉降、地下水环境、土壤环境等监测预警数据的采集、发送、集成、分析和应用，分别建立了对应的信息系统以满足各自的信息化需求，同时还建立了e地质应用系统以实现地质成果的社会化服务（张诗檬等，2020）。但是这种依赖于传统方式建立的信息系统一般都存在标准不统一、数据交互难、专业壁垒强、复用组件少等问题，较大程度上影响到了城市地质信息化的可持续发展。具体而言，所建设的每个信息系统仅能满足于自身的业务需要，无法与其他系统进行数据共享和信息交换，从而必然形成一系列的信息孤岛（张瑛等，2007）。更为重要的是，由于缺乏地质数据的标准化处理方法和集成方法，即便是将这些信息孤岛打通也无法实现真正的数据融合，更无法达到预警和预报的要求，从而不能为政府在规划建设领域提供决策支撑。

因此，城市地质行业应结合新时期物联网、云计算、人工智能、数字模型等前沿技术（韩征等，2016），对现行的信息化战略方向、架构体系、软硬件环境和应用领域进行调整升级，同时将全新的技术手段与传统的地质理论体系相结合，实现城市地质资源环境承载力监测预警平台建设。平台建成后将形成集监测数据采集、集成、分析、评价、预警、预报、共享和发布于一体的监测预警体系，对外将提供决策支持、分析评价、预警预报等功能，为地质资源环境的可持续开发利用提供支撑，也为政府的规划管理提供决策依据。

1 平台建设的总体思路

城市地质资源环境承载力监测预警平台是以保证城市运行地质安全为核心，以区域地质资源环境承载能力为监测依据，通过建立地质资源和地质环境的监测网络，实现对各项地质要素的监测、分析、评价和预警。平台建成后，可以分析人类活动对地质资源环境的影响，推演地质资源环境演化趋势，同时可以进行地质环境风险预警，为决策部门提供可靠数据，为公众提供地学信息。

平台在其总体架构上主要由野外监测网络和云端信息平台两大部分组成。其中部署于野外的传感网络如同触手，负责感知地质资源和地质环境的动态变化，并通过4G/北斗等传输网络将感知信息传送至云端;信息平台是通过基于多源异构的数据集成方法来实现资源的整合;最后这些珍贵的监测数据将被纳入预警预报和深度学习模型中进行地质环境的预警和预报，从而实现对地质资源环境承载力的决策支撑（图1）。

平台按照传统的信息系统建构模式可以划分出多组模块和多个层次，每一层对其上面一层都起到了支撑作用，对其下面一层都起到了汇聚作用，因此每个层次都有其不可或缺的功能，其总体架构图如图2所示。

（1）空间信息感知层

主要包括部署于野外的各类物联网传感器，如雨量计、温度计、自动水位计、裂缝伸缩仪等，常会出现同一种传感器被用于多个监测对象的情况，如自动水位计被广泛的应用于地面沉降、地下水环境、矿山环境、地热能等领域，这也为后期的资源整合及物联网集约化建设带来了可能。

（2）云平台基础层

主要是对分散、闲置的硬件服务器通过虚拟化设备来进行资源整合，这不但可以使平台的运行不受物理主机的性能限制，同时还可以充分的利用闲置的硬件资源。

（3）数据资源层

主要包括关系型和非关系型数据库，可以对城市地质中一系列的结构化、空间和非结构化数据进行存储。在实现关系型和非关系型数据库协同工作的过程中，将使用基于多源异构的城市地质数据集成技术，该技术可以实现对多种不同来源、不同格式、不同标准、不同专业的结构化、空间和非结构化数据进行有效的存储和管理。

（4）平台服务层

该层是平台中最为关键的部分，是整个平台从上至下的枢纽，其对于应用层而言封装了复杂的数据存储过程，仅提供数据访问的接口，简化了应用层对于数据访问的复杂程度。服务层将对结构化数据、空间数据、非结构化数据进行有效的封装，并以服务的方式向应用层和用户层进行展示;同时服务层中的模型服务，是将各类数值模型、人工神经网络模型、岩石矿物标本识别深度学习模型纳入其中，是实现平台人工智能应用的关键组件。

（5）应用层和用户层

这两个层位是平台的最终使用端，在功能上将提供数据共享、数据统计分析、资料查询、预警预报、综合分析、应急处置和專业应用等功能，从而可为政府机关、事业单位、专业技术人员等不同用户提供有针对性的服务。

2 需要解决的关键技术

2.1 监测网络的优化设计

平台建设首先面临的问题就是如何进行监测网络的优化设计。因为各类监测网络未来将是平台的数据来源，如果监测网络的体系架构没有部署完善，那么未来基于监测网数据进行的预警预报便无法实现。举例来说，对于突发地质灾害监测预警系统，如果用于监测泥石流、滑坡、采空塌陷的传感器没有安装到合适、恰当的位置，当地质灾害来临时便不会监测到任何的地质异常，而这将引发灾难性的后果。因此，平台建设的第一步就是根据每个监测预警网络的不同特点和关联关系，按照统一性、综合性、可行性和合理性的原则，对网络进行部署。

（1）统一性原则

以北京为例，其地面沉降、地裂缝、重大线性工程、地下空间监测网中均建设了多组用于地表形变监测的水准监测点、GNSS监测点，还部署了用于监测地层形变的基岩/分层标、SAA监测点，这些监测点均对应于不同的监测对象。而统一部署的原则就是要打破原有的专业壁垒，通过整合多家基层单位不同专业的监测网络，实现对地表形变、地层形变、地应力等监测设施的统一部署、统一建设、统一运行维护，这样不但会减少因各自建设而造成的重复投资，而且将会使得每一组监测设施可以在不同的监测网之间进行数据共享，大大的增加数据的使用效率。

同时，在进行地质资源环境承载力监测网络优化部署的过程中，需要以全新的“地质要素”为标准，对每个独立的监测网所取得的成果进行整合和优化。以北京市平原区为例，应该根据原有的地面沉降、突发地质灾害、土壤环境等监测预警网络的各自特征，按照统一的标准对监测网络分别进行优化和建设。而对于监测信息的集成汇总和分析应用，可以将这些专业监测网络的监测数据按照“地质要素”进行分类组合，从而将基于“专业领域”的监测成果转换为基于“地质要素”的监测成果，从而实现了站点一网多用、数据全网共享（殷志强等，2018）。

例如对于线性工程、隐伏构造、地面沉降和地下空间4个专业领域的监测网络而言，包含了基岩标、分层标、光纤连续监测、深层土体水平位移、深层土体垂直位移、应力应变等监测手段，且都是用于监测“地层形变”地质要素的（图3）。因此，应打破现有监测网络的划分标准，统一以“地层形变”为数据集成目标，将各个专业领域监测网络中基岩标、分层标、光纤连续监测等监测设施取得的成果进行集成，从而打破了独立建设、专网专用的现有格局。

（2）综合性原则

综合性原则就是在监测站点部署的过程中，不但要考虑到区域地质环境的影响，还要考虑到地表实施、地下管线的综合影响;不但要考虑到平面上的监测部署密度的问题，也要考虑到垂向上立体分层监测的问题;不但要考虑到平面布设规划重点的问题，还要考虑到不同的地质单元具备不同地质特征的问题;不但要考虑到监测点位具有代表性，还要考虑到施工条件需要具有可行性;不但要考虑到充分利旧的原则，还要考虑到经济节约的原则。

如对于重大线性工程监测网络部署而言，在监测对象上既考虑重大线性工程本身的结构体，又兼顾承载重大线性工程所在的地质体;监测内容上不仅考虑地面沉降、地裂缝、活动断裂等灾害引起的地质体与结构体的形变问题，而且需要考虑灾害的主要诱发因素;在监测层位上需要考虑浅中深全覆盖，如对“地面层+工程层（浅层）+区域形变层（深层）”全面监测，还需要考虑对重点灾害地质体的监测。

（3）合理性原则

在建立监测网的过程中，应充分了解、掌握区域地质条件以及周边区域的交通、安全、环境以及规划情况，选择条件适宜的区域建立监测点位，增强监测系统的实际可操作性。在规划部署监测点位时，需要满足城市总体规划方案，选址应尽力避开低洼及易积水的地段，避开大型厂矿和大型抽水站以及繁忙的交通干线，避开大型工矿、交通干线、大型输变电设备，并充分考虑当地的规划要求。同时，在监测点建设中，还需充分了解所在区域、所属单位或个人的产权归属问题，避免造成监测设施的归属不明。

（4）全面部署、重点突出的原则

应实现各专题区域监测网络的全面部署，并在重点区域进行加密观测，这样便可以形成区域范围的基准监测网和重点区域的加密监测网。如对于浅层地热能专题，应依据地热能开发利用现状情况、地质单元的划分情况、地热田及断裂构造的分布情况，同时结合重大工程、重点功能区和各区域规划发展情况，建设服务于地热资源开采、回灌的基础监测网络，实现区域的全覆盖;同时，还需要针对地热异常区、开发利用集中区建立重点监测网络，以兼顾对重点区域的监测。

因此，各个监测预警网络都需要根据自身的专业特点进行统一的优化设计，以实现监测点位的合理、恰当、有效，为后期的地质环境综合分析和预警预报奠定基础。

2.2 基于多源异构的数据集成方法

平台未来将要接入包括地面沉降、矿山环境、隐伏构造等监测预警系统，所涉及的传感器包括GPS、水准点、水位监测仪、雨量计、摄像头等多达数十种，其数据类型具有Shp、Mxd、WT、WL、WP、CSV、CAD、txt、Excel、遥感影像等多种格式，其中大部分都不是结构化數据，不能简单的将这些数据存储于普通的关系型数据库中。另外，平台还将纳入各类数值模型、力学模型、演化模型、三维模型、深度学习模型，这些模型一般具有广泛的数据格式和难以转换的数据成果，很难直接被录入到数据库进行管理。因此，如果想要对上述广泛的数据类型和数据格式进行有效管理，便需要基于多源异构的数据集成方法。

基于多源异构的城市地质数据集成方法，主要是通过建立逻辑统一的多源异构数据库管理体系，实现对结构化数据、空间数据和非结构化数据进行统一的分类、标准化处理、集成和管理（付博等，2020）。涉及到的技术方法包括多源异构数据分类方法、数据处理规则、数据库建设方法和信息资源管理系统建设方法，如图4所示。

其中数据分类方法是根据数据的不同来源和用途，按照数据类型、所属地质要素和专业领域对原始数据进行三重分类，从而将其切割成若干相对独立且紧密相关的数据集合，为建立结构化数据的库表结构和空间数据的存储模式奠定基础。

数据处理规则就是将分类后、切割好的“数据集合”按照水文地质、工程地质、环境地质等规范的要求进行规范化处理所需的技术规范。由于城市地质领域的数据规范众多，因此应根据平台内多源数据的具体来源和实际用途，建立统一的城市地质数据标准化规则，从而满足标准化处理的需求。

多源异构数据库建设方法是使用Oracle、SQL Server、Trip等关系型/非关系型数据库，对分类、标准化处理好的城市地质数据进行存储的技术方法。对于结构化数据而言，应结合专业领域和监测要素，完成库表结构的设计，建立基于“监测对象”的、逻辑统一的结构化数据库，并编制基于空间的元数据信息;对于空间数据而言，应明确不同格式、不同类型、不同来源数据的空间数据引擎和存储方式，并针对每个图层编制基于空间的元数据信息;针对非结构化数据，应根据其文档的格式确定其存储方式并编制文档的著录信息。

地质信息资源管理系统就是对这些不同格式、不同来源、不同存储方式的城市地质数据进行统一、有效的管理，以确保数据的安全和准确。对于纯粹的结构化数据而言，应通过其基于“监测对象”的库表结构、基于空间的元数据信息和结构化数据索引实现自身数据的集成，同时借助于结构化数据库表结构中的空间信息实现与空间数据的集成;对于空间数据而言，应该通过其空间数据引擎、图层索引和基于空间的元数据信息实现自身数据的集成，同时借助于空间和索引信息实现与结构化数据的集成;对于非结构化数据而言，将通过其文档著录信息实现与结构化和空间数据的集成。

2.3 物联网传输规约技术

监测预警平台的建设将涉及多个监测预警物联网，监测的地质要素多达数十种，每个物联网所采用的传感器设备千差万别，由于涉及的厂家众多，因此事先建立统一的数据结构和通讯协议便显得尤为重要，这样不但可以实现绝大多数设备的统一管理，还可以防止因设备厂商的自身问题引发全部设备工作异常。

在物联网通讯规约的建设过程中，首先应根据传感器的监测方式、通讯方式、监测对象、数据结构将其划分为统一规约类、非标准化规约类和人工获取类（图5）。统一规约类是通过建立全平台统一的通讯协议来实现对多种设备的运维管理，这将包含绝大多数的地质环境监测类设备。如对于重大线性工程监测预警系统，其包含的流速仪、次声仪、孔隙水压力计、拉力监测仪都可以按照统一的通讯协议实现监测点与服务器之间的通讯，而对于地面沉降监测预警系统，其分层标、基岩标、地下水位监测仪也可以按照统一的方式将数据及时、准确的传送到监测站。非标准化规约类是比较特殊的一类监测设备，这些设备由于监测对象的特殊性，其通讯协议和解算程序无法与其他设备一致，只能单独进行接收和管理，如微震仪、GPS监测、视频流媒体等设备。人工获取类就是通过人工的方式获取的监测数据，然后通过人工录入的方式纳入到系统中，如地下水环境和土壤地质环境监测数据。

因此，平台需要参照相关领域的物联网通讯技术要求，建立满足于多个监测预警物联网传输的通讯规约，涉及的内容包含不限于链路传输规约、报文帧结构框架、报文正文结构、数据传输的考核等条款。其中链路传输规约中应包含链路传输模式及应用的规定、链路传输基本规则和遥测站基本规则;报文帧结构框架应包括帧基本单元、报文帧控制字符定义、报文帧结构等规定;报文正文结构应包括报文正文基本格式、链路维持报、遥测站定时报、遥测站加报、遥测站复位、上报自检数据、遥测站恢复出厂设置、初始化固态存储数据等规定;数据传输的考核是对数据传输月平均畅通率和控制处理作业完成率的规定。

2.4 专业领域预警、预报模型

平台未来建設过程中将集成一系列的数值模型、统计学模型、人工神经网络模型、三维模型和地质体演化模型，通过这些模型对调查监测数据的运算，可以实现对区域地质资源和地质环境承载力的定量分析，这样有助于提高地质资源环境的评价、预警、预报精度，从而为城市规划建设提供决策依据。

以北京为例，在已建和将建的几大监测预警系统中，都面临专业领域预警、预报模型的研究和建设问题。如地下水环境监测预警系统需要建立区域地下水水质的演化模型，地面沉降监测预警系统需要建立区域地下水水位预测模型和地裂缝演化模型，每个预警、预报模型技术的突破，都会推动相应领域业务工作取得重大进展。在上述领域中，预警预报模型工作开展时间最早、应用最为广泛的就是突发地质灾害领域，其在近30年中建立了一系列的泥石流判别模型（韦京莲等，1994;文科军等，1998;吴正华，2001），在泥石流地质灾害的群测群防、灾害预警工作中起到了一定的作用。

在突发地质灾害领域的诸多预警预报模型中，基于泥石流监测网的监测预警阈值模型是应用效果较好的一类。其基于已经建立的山区突发地质灾害监测预警网络，构建出用于中短期预报和短临预警的监测预警预报体系，可以按照不同的预警等级对泥石流隐患点进行预警。模型的阈值体系中选取了24小时降雨量、源地土体土壤含水率、沟道泥位、次声声压值4个参数作为预警的指标，结合泥石流隐患点易发程度、威胁对象情况、物源信息和前期雨量等参数，构建泥石流隐患点的预警阈值体系，参考实际监测值与上述4个参数阈值对比结果，实现不同级别的预警预报。例如隐患点24小时降水量超过泥石流发生概率80%的预警阈值，或泥水位达到临界值，声压达到0.3Pa且维持30s以上，便可以发布红色预警，从而实现对隐患点的分级预警预报。

3 结论

本文通过对城市地质资源环境承载力监测预警平台建设思路的探讨，明确了平台架构体系中空间信息感知层、云平台基础层、数据资源层等架构层位的划分依据和功能作用，并为多源异构数据集成等关键技术问题提供了初步的解决方案。但未来在平台的建设过程中，依然存在很多的技术问题有待研究，如地质大数据技术和地质云服务技术，这些问题能否解决将直接影响到平台未来的“智能化”程度。另外，由于新一代信息技术飞速发展，平台未来的架构方式和功能应用也应与时俱进，通过将优选出的新技术、新方法不断的引入到平台中，使之可以更好的进行地质风险预警，更好的为决策部门提供可靠的地质信息。

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