四川省基于大数据技术在防洪减灾信息资源共享过程中的应用研究

肖丽　宋青玲　蒋明膵　黄玲　杨汐　余佼阳　杜磊

摘要：目的：结合大数据技术在四川省防洪减灾中的应用形式和实施策略，突出了大数据技术在防洪减灾中的创新性价值。过程：通过分析与暴雨洪涝灾害相关的因素，说明四川省需要对洪灾进行预测的根本原因，总结大数据技术与防洪减灾信息资源共享的必要性和重要性。方法：根据系统所收集的雨水大数据预测并提前向受灾地区预警，实时播报定位灾难现场，并接收灾害物质运输的位置。结论：大数据技术有助于实施四川省防洪减灾资源共享中的预测和监控。

关键词：大数据;防洪减灾技术;信息资源共享;四川省;灾害预警

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）09-0099-04

1 引言

四川盆地地处西南，四周环山，拥有丰富的水资源。随着现代科技急速发展，城市的水文环境也随之改变，城市暴雨洪涝成了人民群众身边最大的安全隐患，防洪工作情势愈加严峻迫切。对比四川省在1998年和2020年所遭遇的两次大型洪水，1998年受灾群众达到0.3万人，直接经济损失123亿元，而2020年无一人因洪水原因失踪。由此可见，大数据应用在防洪减灾实践中不可或缺。

2 研究现状

2.1 大数据在防洪减灾中的应用实例

2.1.1 GIS在防洪减灾的应用

地理信息系统（Geographic Information System，以下简称GIS）[1]在大数据防洪调度系统建设和抗灾减灾应用中起到了中流砥柱的作用。GIS技术将地球表层空间信息视觉化功能、地理分析功能和数据库技术集成于一体化系统，各个子系统之间的耦合度对于建设高质量大数据防洪调度系统至关重要。

基于GIS技术搭建防洪信息平台、决策支持平台，依靠GIS技术提供的图形化信息服务和汛情自动监视系统进行高效统一的防洪调度：

1）大数据平台整合防洪防汛信息、气象信息并结合地理环境构建防洪模型。

2）实时监控汛情，定期更新数据库，自动触发洪灾预警[2]。

3）洪水预报系统：检测洪水流域的各上游河段实时水量，进行数据分析实现3D建模，精准预测下一时刻本河段水位，若预测水位达到预警线，系统立即发出预警信号。

2.1.2 LSTM在洪水风险预测中的应用

1997年由Hochreiter和Schmidhuber共同提出了长短期记忆网络（LSTM）[3]，与传统的循环神经系统网络（RNN）相比，LSTM的算法中新增一个名为cell的处理器，自动判断收集的洪水数据是否有用，降低了信息的冗余性。

LSTM应用于洪水风险预测中，通过对数据的深入研究和删选，提前向相关机构提供预估情况。相比长期预期，短期预期的结果较为良好，风险被严重低估的地区仅占整个流域的0.98%。最终数据的预测结果可作为各大流域管理机构的参考，有效的指导今后的防洪工作。

2.1.3 四川省在防洪减灾方面结合大数据技术的运用实例

以大数据技术为基础，将防洪调度系统整合的数据信息以短信、4G网络、卫星传送等多形式结合的方式把信息传送至省水文局和流域局。通过水文信息网络系统性的数据分析，主动、及时、正确的对防洪形势做出分析，对洪水暴发地域和趋势做出预测、预报，判断洪灾所经流域的河流水位变化，并及时将洪灾预警信息反馈给当地政府，做好抗洪准备。

3 大数据与防洪减灾实施策略

3.1 建设防洪调度数据库系统，为水库电站调度提供科学统筹的调度方案

于晓龙等人所研究的防洪调度一體化系统，有效解决了数据处理能力低、多维化功能不全、资源共享能力弱等核心问题，该系统在长江流域范围内防洪预报的完美应用验证了其可靠性高、实用性强和扩展性好等特点[4]。

基于已有的防洪调度系统技术进行进一步编修和改良，使之更加契合四川省防洪减灾领域的应用。其中，数据库技术是防洪调度系统的重要基石，空间和属性数据信息的误差率最低化是水利数据库建设的基础指标。将大数据技术应用于防洪减灾中为水库统筹调度提供了辅助性决策帮助，但由于水利领域大数据资源具有复杂性和多样性，导致数据资料收集困难。所以需严格按照水利行业规范建设标准化、规范化数据信息资源共享系统，为水库电站调度提供科学统筹的调度方案。

3.2 制定四川省防洪减灾领域战略

为了最大化发挥防洪调度系统的价值，四川省还需要制定相应的战略措施：

1）政府引领：强化大数据在四川省防洪减灾应用的政策支持。

2）人才培养：积极引用新技术和高层次人才，重视内外专业人才培养、人才再教育等。

3）规范标准：以完善防洪减灾数据库和培养相关人才为战略基础，由政府引导，为四川省制定防洪减灾领域的大数据战略，规范数据库技术标准和格式范例[5]，助力四川省防洪抗洪事业的发展。

3.3 整合远程预警站点，为群众生命财产筑起最后一道防线

当水量超过水库电站自动调度的范围，则无法使用预泄腾库和错峰调度来避免洪水带来的生命财产损失。自动化调度系统[6]能够对远程预警站点进行整合，提前推演出洪灾区域内已经关联的远程预警设备并发出信号，提醒当地市民尽快转移，为群众生命财产安全问题提供最后一道强有力的保障。

4 创新点

4.1基于大数据技术的四川省防洪减灾救援形式创新

4.1.1综合态势监测，防范洪涝灾害

2014年正式挂牌成立的四川省应急测绘防灾减灾技术工程中心，是由四川众多组织、高校共同联合创立，中心的建立标志着四川省在防灾减灾、获取灾区地理信息、灾情预警等多方面已经有了较为完善的机构和技术团队。

水雨情监测系统[7]主要是采集水域聚集点和洪灾多发地区进行降雨量、水位、流速等数据，通过无线网络传输，在系统平台进行数据共享和深入挖掘，以此提升水库、河道等水流聚集流域对洪水的应急处理能力，最大限度的发挥自动报警功能。除此之外，水文监测系统中有一项特殊的技术——测绘技术[8]，可以进行水位、水温、水质的测量，影像录制以及GPS定位，并将现场检测到的数据、影像等信息精确高效的传递到系统中，它在使监测系统分布更广的同时有效降低工作人员的工作量，达到事半功倍的效果。

4.1.2专业技术支持，深度数据分析

卫星遥感技术由于其自身具有动态监测、适应性强、获得信息量大且高效、避免环境干扰的特点，有效地解决了部分地区缺乏专业、系统的技术援助和数据的分析、处理不当等问题。在2018年7月，四川省采用卫星遥感技术对水体要素进行监测，在此次监测中，系统将遥感一号的雷达数据进行数据导入和复数转换，进行了多维度、多角度的影像分析对比，完成了16个县（市）的洪涝数据专题图的制作，估算出洪灾的影响范围，对政府及时提出支援政策做出了强有力的支撑[9]。

以物联网、北斗作为基础，以神经网络深度学习为技术支撑，所研发的基于北斗定位的人工智能水文环境信息检测系统[10]可依靠传感器采集水温信息，同时利用传感技术、数据采集、无线通信等多种专业化技术将自然界采集到的数据信息进行多次转换，并采用DSP数字处理实现远距离的数据传输，最终以模拟数字的形式上传至数据采集系统，通过决策树、随机森林等深度学习算法，更深层次的剖析数据、应用数据并对数据分类存储，以便在未来的灾难预测中重复利用，使其发挥更大的作用。

4.1.3避灾救援辅助决策，多部门联通指挥调度

灾难发生时，精准定位受灾地，准确把控受灾实况，快速提出应对方案无疑是抢险成功必不可少的条件。在《十三五防灾减灾规划》中，提出四川省要积极建设省、市、乡、县四级救灾物资分级储备，并建立人员、资源管理体系，要求做对受灾人员的初级救治基本保证在灾难发生的12小时内。争取在2020年实现多部门联合、统一调动、信息共享、资源统筹的机制，加强河道洪水预警、城市洪涝预警、山洪等自然灾害提前预警，建设多平台、多终端的应急预警体系。

专业人员可以通过水文监测警报系统观测到受灾现场的实时状况和救援物资运送位置、状况等信息，对现场救援情况进行云控制，多部门统一调配，使救援工作有序高效地进行。与此同时，可派出无人机对人的生命迹象进行监测搜寻，一旦发现需要抢救的人员第一时间传回定位信息，并做出指令安排救援行动。消防队、中国人民解放军、医疗救护队等组织和部门灾前、中、后专人调动、统一指挥 ，确保指令畅通，救援撤退有序高效地进行。

4.2基于大数据技术的四川省防洪减灾信息资源共享创新

4.2.1 数据共建共享，预防洪涝灾害

互联网的广泛应用使个人信息很容易被别人查询掌握。然而，共享数据资源并没有在社会中得到实质性的发展。多数大型品牌企业都单独拥有一套内部系统和对应的源代码，便于存储公司或组织的机密文件，保护企业各项资源。与外界合作时，也仅仅是提供了他们所开发的集成系统而非源代码，最终造成信息孤岛[11]的现象，各部门之间的数据相互独立，不能共享，导致大规模的数据资源的浪费。面临突如其来的洪灾，却无能为力。

为了解决这一问题，提出了建立安全的洪灾数据库，对数据进行有效的集成与利用，形成数据信息资源共享模式，加强各部门间的通讯和沟通，共享防洪信息的方法。多方面携手合作，共同努力遏制洪灾。

4.2.2 信息互惠互通，掌握灾难实况

大数据平台不仅能对洪涝灾害提前预警，还能在救灾抢险中产生巨大的作用。通过“3S”技术（又称地球空间信息技术，包括GIS、GPS和RS）[12]建立数据库结构，在数据库中提取数据，进行量化处理，搭建灾情分析模型，进行灾情静态的评估，计算出经济方面的损失。在运送防洪物资的过程中，RS技术能够清楚地了解运送过程中物资的形状等属性，与GPS相结合还能同时获得防洪物资的运送情况。

洪水退去之后遗留的土壤和淤泥中含有大量细菌，其中可能包括细菌和霉菌孢子[13]，会对人体产生很大的影响。GIS技术能够统计消毒的区域范围，并反馈给系统，提示人们对灾区进行消毒处理，以免造成二次伤害。上述GIS、GPS和RS技术应用图分别见图2中的图a、b、c。

5 研究价值

在四川每年暴雨后的汛期，当地人员和经济都遭受了巨大损失。随着物联网、智能移动设备的普及，将物联网大数据与防洪减灾结合也是社会发展的一大趋势。通过对气象、水质、地壳运动等数据的收集、整理，建立四川省洪涝灾害信息数据库。对数据进行深度的剖析、挖掘，在洪水来临前提前预警，降低伤亡指数。灾难来临时，及时反馈现场的影像数据，监控并了解当前的灾难状况，相关人员针对不同的情况做出相应的策略和战力部署进行抢救并运输物资，提升救援效率。

例如，四川泸县防汛部门对历年的汛期资料进行分析，总结得出能够对洪水进行提前预警的相应水位法[14]。该方法通过分析上断面时刻水位、洪水起涨时刻河床的流水量、受壓程度、河床冲淤变化等参数，预报下断面在未来某时刻的水位。该方法实现了对泸县几大重要河流流域的洪水进行早期预警。

2020年的汛期对四川乐山、成都、广元、绵阳等多个市区造成了严重的影响，城市的暴雨洪涝[15]是人民群众身边最具大面积破坏性的灾难之一。基于ARMT技术，集成雷达回波技术，来监测云层的厚度估算出降雨的强度，结合CCTV图像采集，将信息反馈给大众。通过集成气象雷达和相关的监测设备，监控城市洪水。上述ARMT技术结构如图3。

6 发展前景

防洪减灾是人类社会为了减少灾害损失，而对自然或非自然灾害提前预警和防护的方法，需要有组织有计划有节奏地进行。因时因地制宜，一对一的制定四川各市区防洪防灾的计划，它既要遵循自然规律，又要顺应时代趋势。将收集到的水文数据信息系统、完整的反馈给系统，搭建合适的计算模型，不仅能够对洪灾进行提前预警，还能够在灾难发生时进行实时的监控，在有序框架下指导防洪备灾过程，尽最大努力将灾难最小化，有助于社会的安全发展。

参考文献：

[1] 赵耀龙，巢子豪.历史GIS的研究现状和发展趋势[J].地球信息科学学报，2020，22（5）：929-944.

[2] 王关国.基于数据库和虚拟仿真的哈尔滨市防洪预警应用系统研究[D].哈尔滨：哈尔滨工程大学，2009.

[3] Yang M Z，Zhong P G，Li J Y，et al.Research on intelligent prediction and zonation of basin-scale flood risk based on LSTM method[J].Environmental Monitoring and Assessment，2020，192（6）：387.

[4] 陳瑜彬，邹冰玉，牛文静，等.流域防洪预报调度一体化系统若干关键技术研究[J].人民长江，2019，50（7）：223-227.

[5] 刘昌军.基于人工智能和大数据驱动的新一代水文模型及其在洪水预报预警中的应用[J].中国防汛抗旱，2019，29（5）：11，22.

[6] 丁沛文.洪水大数据预测分析及水库电站自动化调度处理系统建设探索——通用性气象水文GIS信息整合策略[J].水能经济，2016（7）：344-344.

[7] 付金利.水雨情自动采集系统在水库水文监测中的应用[J].黑龙江水利科技，2020，48（6）：145-147.

[8] 王黎黎.测绘技术在水文监测系统建设中的运用探究[J].科学技术创新，2019（22）：48-49.

[9] 吴昊宇.浅析卫星遥感技术在四川减灾救灾中的应用实践[J].中国减灾，2020（3）：46-49.

[10] 薛俊杰，陶健成，徐文涛.基于北斗定位的人工智能水文环境信息监测系统[J].自动化技术与应用，2020，39（5）：136-138.

[11] 罗军.跨平台获取数据与信息孤岛、数据信息安全、资源共享问题[J].电子技术与软件工程，2019（24）：189-190.

[12] 王桂平.3S技术在防洪减灾工作中的应用[J].治淮，2020（3）：59-61.

[13] Guerin K，Olson C.From response to recovery：infection prevention's role in a flood disaster event[J].American Journal of Infection Control，2019，47（6）：S27.

[14] Hsu S Y，Chen T B，Du W C，et al.Integrate weather radar and monitoring devices for urban flooding surveillance[J].Sensors （Basel，Switzerland），2019，19（4）：825.

[15] 江子皓，王慧亮，吴泽宁，等.城市暴雨洪涝敏感性因素数据仓库构建与应用[J].人民黄河，2019，41（4）：27-30.

【通联编辑：王力】