徐夢(mèng)溪，施建強(qiáng)，王丹華

（南京工程學(xué)院計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，江蘇 南京 211167）

0 引言

人多水少、水資源時(shí)空分布不均是我國(guó)的基本國(guó)情和水情。當(dāng)前我國(guó)水資源面臨的形勢(shì)十分嚴(yán)峻，水資源短缺、水污染嚴(yán)重、水生態(tài)環(huán)境惡化等問(wèn)題日益突出，已成為制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的主要瓶頸。2012 年國(guó)務(wù)院印發(fā)《關(guān)于實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度的意見(jiàn)》（國(guó)發(fā)〔2012〕3 號(hào)），對(duì)實(shí)行該項(xiàng)制度做出全面部署和具體安排。隨著國(guó)家高分對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)重大專(zhuān)項(xiàng)的全面啟動(dòng)實(shí)施，從傳統(tǒng)的地面、遙感監(jiān)測(cè)到天地網(wǎng)一體的立體監(jiān)測(cè)逐步發(fā)展成為流域水環(huán)境監(jiān)管、水生態(tài)環(huán)境保護(hù)、水污染防治的主要技術(shù)手段。及時(shí)有效的監(jiān)測(cè)不僅依賴(lài)于系統(tǒng)硬件建設(shè)，更依賴(lài)于對(duì)星-地多源監(jiān)測(cè)信息的集成與整合利用。目前我國(guó)尚處于“硬件集成、功能集成”建設(shè)階段，有關(guān)監(jiān)測(cè)信息的高效可靠整合利用受限于局部、單項(xiàng)性的或某一等級(jí)的信息融合與共享，需要加強(qiáng)全域性融合及關(guān)鍵信息的捕捉、全景式綜合關(guān)聯(lián)分析等能力，以滿足支撐提升水環(huán)境精細(xì)化分析與監(jiān)管能力的需求[1][2]11–12[3–4][5]15–30。

目前，歐美發(fā)達(dá)國(guó)家在建設(shè)和使用天地網(wǎng)一體的水環(huán)境立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)方面取得了顯著進(jìn)展，在大氣環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面已經(jīng)基本達(dá)到業(yè)務(wù)化應(yīng)用程度，在水環(huán)境和水生態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用方面正在進(jìn)行應(yīng)用示范。我國(guó)在立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)上仍處于起步階段，還存在建設(shè)費(fèi)用高、數(shù)據(jù)融合標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、數(shù)據(jù)共享機(jī)制、整合利用亟待建立等問(wèn)題。天地網(wǎng)一體化監(jiān)測(cè)體系建設(shè)是一個(gè)需要各部門(mén)共同推動(dòng)的工程，只有協(xié)調(diào)好衛(wèi)星遙感、地面站點(diǎn)及航空獲取的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，才可能使其在一個(gè)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)信息/數(shù)據(jù)融合、數(shù)據(jù)共享，全面性整合利用，真正構(gòu)建起地面、衛(wèi)星遙感和信息網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)三位一體的立體監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。

天地網(wǎng)一體的水環(huán)境監(jiān)測(cè)信息/數(shù)據(jù)采集匯聚與整合利用研究在很大程度上是圍繞著“信號(hào)—數(shù)據(jù)—信息—知識(shí)”這一信息鏈展開(kāi)的，并構(gòu)成了信息采集、傳輸、匯聚、處理、利用的全鏈信息處理過(guò)程。天地網(wǎng)一體的水環(huán)境監(jiān)測(cè)采集的信息/數(shù)據(jù)，來(lái)源于地面站網(wǎng)和多源星載傳感器平臺(tái)，還包括互聯(lián)網(wǎng)涉水?dāng)?shù)據(jù)采集（包括統(tǒng)計(jì)部門(mén)的產(chǎn)業(yè)月報(bào)、城建部門(mén)的供排水月報(bào)、工業(yè)部門(mén)的主要產(chǎn)品、農(nóng)業(yè)部門(mén)的主要農(nóng)產(chǎn)品等數(shù)據(jù)）。這些采集的信息，其數(shù)據(jù)特征具有海量異構(gòu)、多源多尺度、多周期多速率等性質(zhì)，數(shù)據(jù)型式在屬性、模態(tài)、維度、結(jié)構(gòu)、量綱上有很大不同，在時(shí)間和空間尺度、分辨力、誤差量級(jí)上也均存在差異，且受強(qiáng)時(shí)空過(guò)程性、漸變與累積突變性、模糊性、多種不確定性等綜合復(fù)雜性影響，給天地網(wǎng)一體的水環(huán)境監(jiān)測(cè)信息采集匯聚、關(guān)聯(lián)與整合利用帶來(lái)困難。基于此，本研究提出一種水環(huán)境監(jiān)測(cè)信息采集匯聚、關(guān)聯(lián)與整合利用的總體設(shè)計(jì)方案，并對(duì)相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)分析和討論。

2 關(guān)鍵技術(shù)分析

天地網(wǎng)一體的水環(huán)境立體監(jiān)測(cè)平臺(tái)是以廣域通信公共網(wǎng)絡(luò)、水利業(yè)務(wù)網(wǎng)、水利政務(wù)內(nèi)網(wǎng)、衛(wèi)星通信網(wǎng)、邊緣網(wǎng)絡(luò)等水利信息網(wǎng)絡(luò)連接組成信息傳輸平臺(tái)，基礎(chǔ)和應(yīng)用數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)的多源信息獲取系統(tǒng)。監(jiān)測(cè)信息的采集匯聚與整合利用，其總體方案設(shè)計(jì)和要解決的關(guān)鍵技術(shù)如圖1 所示。以提高整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的有效信息捕捉和支撐提升水資源水環(huán)境綜合關(guān)聯(lián)分析能力為目標(biāo)，針對(duì)需要解決的多源監(jiān)測(cè)信息整合利用受限、專(zhuān)題信息捕捉與精細(xì)識(shí)別困難、綜合關(guān)聯(lián)分析能力薄弱等關(guān)鍵科技難題，以天地網(wǎng)一體的立體監(jiān)測(cè)體系建設(shè)現(xiàn)實(shí)需求帶動(dòng)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等高新信息技術(shù)應(yīng)用。天地網(wǎng)一體化水資源水環(huán)境監(jiān)測(cè)信息采集匯聚與整合利用的關(guān)鍵技術(shù)主要包括：天地網(wǎng)一體的水環(huán)境立體監(jiān)測(cè)信息云端化匯聚對(duì)接；天地網(wǎng)一體的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)信息融合與重構(gòu)；大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏感信息捕捉與全景式綜合關(guān)聯(lián)智能分析。

圖1 總體方案設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)

2.1 立體監(jiān)測(cè)信息云端化匯聚對(duì)接

天地網(wǎng)一體的水環(huán)境立體監(jiān)測(cè)信息云端化匯聚對(duì)接需要研究以下內(nèi)容：多體制協(xié)同組網(wǎng)與 QoS（服務(wù)質(zhì)量）動(dòng)態(tài)自適應(yīng)保障技術(shù)；海量異構(gòu)數(shù)據(jù)云端化匯聚整理技術(shù)；海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的規(guī)范化描述和統(tǒng)一訪問(wèn)技術(shù)[6–9][10]5–20。

針對(duì)流域/跨省域及地面站網(wǎng)邊緣網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)應(yīng)用域自治、各自治域間銜接不暢，通信體制差異導(dǎo)致傳輸性能一致性受限等問(wèn)題，需要考慮解決傳感網(wǎng)（邊緣網(wǎng)絡(luò)）/專(zhuān)用 VHF 超短波或微波信道/3G（4G）/水利衛(wèi)星通信協(xié)同組網(wǎng)與接入方法，通過(guò)開(kāi)發(fā)基于時(shí)延自適應(yīng)的水文測(cè)報(bào)無(wú)線資源管理關(guān)鍵技術(shù)，解決動(dòng)態(tài)自適應(yīng)端到端全域性數(shù)據(jù)傳輸QoS[2]12–14 [5]31–56 [10]20–40。

對(duì)于海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的云端化匯聚整理，應(yīng)考慮到天地網(wǎng)一體的綜合信息采集手段的擴(kuò)展對(duì)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)組織方式、存儲(chǔ)模式和處理方法的影響，通過(guò)建立海量異步異構(gòu)跨尺度數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)模式深度學(xué)習(xí)認(rèn)知與多層次多尺度對(duì)接機(jī)制和云服務(wù)模式，完成星-地多源數(shù)據(jù)云端化匯聚整理，形成可支持流域/跨省域綜合業(yè)務(wù)服務(wù)的不同時(shí)空域、結(jié)構(gòu)（結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化）、多模態(tài)高維數(shù)據(jù)規(guī)格化對(duì)接解決方案。

另外，還需要針對(duì)信息化基礎(chǔ)實(shí)施受項(xiàng)目投資來(lái)源不同、建管分散、建期不同、技術(shù)差異等影響，以及行業(yè)、部門(mén)（橫向縱向）分散的信息鏈管理體制，提出云服務(wù)模式的海量數(shù)據(jù)虛擬化存儲(chǔ)解決方案，構(gòu)建信息資源目錄注冊(cè)、發(fā)布、發(fā)現(xiàn)和使用的服務(wù)機(jī)制，以實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的全域性多源數(shù)據(jù)規(guī)范化描述和統(tǒng)一訪問(wèn)。

2.2 動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)信息融合與重構(gòu)

信息融合的概念源于 20 世紀(jì) 70 年代初，即把多種傳感器獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，以得到比單一傳感器更加準(zhǔn)確和有用的信息。之后，信息融合的概念不斷擴(kuò)展，被處理的對(duì)象不僅包含多平臺(tái)、多傳感器、多源信號(hào)和數(shù)據(jù)，還包括符號(hào)、知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)等多種信息。應(yīng)用領(lǐng)域也從國(guó)防、工業(yè)等行業(yè)，拓展到海洋、氣象、環(huán)境、資源、農(nóng)業(yè)、水利、交通等行業(yè)。

目前信息融合的一般定義為：利用計(jì)算機(jī)技術(shù)，對(duì)按時(shí)序獲得的若干傳感器監(jiān)測(cè)信息在一定準(zhǔn)則下加以自動(dòng)分析、優(yōu)化綜合以完成所需的決策和估計(jì)任務(wù)而進(jìn)行的信息處理過(guò)程。各種傳感器及多傳感器系統(tǒng)平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)是信息融合的基礎(chǔ)，多源信息是信息融合加工的對(duì)象，協(xié)調(diào)優(yōu)化和綜合處理是信息融合的核心[11–14][15]1038–1040[16]28–30[17]1050–1055[18]。

在天地網(wǎng)一體的水環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)應(yīng)用中，信息融合與重構(gòu)的任務(wù)是為業(yè)務(wù)應(yīng)用提供空間對(duì)應(yīng)、時(shí)間連續(xù)的高質(zhì)量基礎(chǔ)和決策數(shù)據(jù)。目前有關(guān)基于系統(tǒng)科學(xué)方法論對(duì)天地網(wǎng)一體的立體監(jiān)測(cè)信息融合處理的研究還不深入，尚缺乏在系統(tǒng)級(jí)上研究設(shè)計(jì)信息融合模型和系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)框架，多聚焦于局部、單項(xiàng)性的或某一等級(jí)的信息融合技術(shù)的應(yīng)用。多見(jiàn)于單一（或少數(shù)）衛(wèi)星遙感平臺(tái)與地面單（或少數(shù)）要素傳感器間、雷達(dá)/可見(jiàn)光/熱紅外遙感間的所謂“靜態(tài)”，某一等級(jí)的融合[15]1040-1049[16]31-38[17]1055-1058。因此需要在研究多尺度-異步時(shí)空基準(zhǔn)下的星-地?cái)?shù)據(jù)匹配復(fù)合技術(shù)基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究解決對(duì)于整個(gè)監(jiān)測(cè)區(qū)域的全域性高時(shí)空一致性連續(xù)信息流融合重構(gòu)方法和技術(shù)。

時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換是完成時(shí)空數(shù)據(jù)的匹配復(fù)合基礎(chǔ)。針對(duì)天地網(wǎng)一體的水環(huán)境動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)多傳感器系統(tǒng)時(shí)空基準(zhǔn)、采樣周期不一致等原因，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)空不同步、數(shù)據(jù)率不一致和數(shù)據(jù)質(zhì)量差異大等問(wèn)題，需要建立多尺度-異步時(shí)空基準(zhǔn)下時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換模型，設(shè)計(jì)異步時(shí)空基準(zhǔn)下的時(shí)空適應(yīng)性匹配復(fù)合、插值算法，開(kāi)發(fā)對(duì)應(yīng)的時(shí)空適應(yīng)性匹配復(fù)合軟件和經(jīng)融合互補(bǔ)形成新數(shù)據(jù)集的時(shí)空插值軟件。

天地網(wǎng)一體的監(jiān)測(cè)信息/數(shù)據(jù)可以看成是由數(shù)以萬(wàn)計(jì)的地面/星載傳感器（含“軟”傳感器數(shù)據(jù)）產(chǎn)生的隨時(shí)間延續(xù)而不斷增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集合，即天地網(wǎng)一體的多傳感器系統(tǒng)持續(xù)產(chǎn)生的眾多“數(shù)據(jù)流”。融合重構(gòu)處理的任務(wù)是：通過(guò)對(duì)低質(zhì)量觀測(cè)數(shù)據(jù)的匯集、關(guān)聯(lián)、融合、外推等多環(huán)節(jié)多層級(jí)的綜合，整合生成（重構(gòu)）若干所期望的高時(shí)-空一致性連續(xù)信息流。該信息流是隨時(shí)間延續(xù)而不斷增長(zhǎng)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)集合序列，應(yīng)能為生成不同監(jiān)測(cè)應(yīng)用主題或指標(biāo)/特征/應(yīng)用等專(zhuān)題所需要的更高級(jí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供基礎(chǔ)。

2.3 敏感信息捕捉與綜合關(guān)聯(lián)智能分析

水利部關(guān)于推進(jìn)水利大數(shù)據(jù)發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)中明確提出：加強(qiáng)對(duì)水環(huán)境數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)流域重要水功能區(qū)、規(guī)模以上入河排污口、重要飲用水源地等監(jiān)測(cè)信息評(píng)估，增強(qiáng)水環(huán)境趨勢(shì)分析和預(yù)警能力，支撐水環(huán)境精細(xì)化分析和監(jiān)管?，F(xiàn)有的水環(huán)境監(jiān)管、水質(zhì)預(yù)警預(yù)報(bào)平臺(tái)對(duì)于敏感信息的捕捉和精準(zhǔn)預(yù)警，快速溯源和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)功能有待提高。突破這一瓶頸的關(guān)鍵是充分利用天地網(wǎng)一體的立體監(jiān)測(cè)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)水環(huán)境質(zhì)量狀況、變化趨勢(shì)、潛在風(fēng)險(xiǎn)的客觀認(rèn)識(shí)和及時(shí)準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高流域水環(huán)境監(jiān)管、水生態(tài)環(huán)境保護(hù)、水污染防治的科學(xué)管理決策水平[19]。

與水環(huán)境監(jiān)測(cè)和科學(xué)管理高度關(guān)聯(lián)的氣象、水文、地質(zhì)、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、城鄉(xiāng)生活等大數(shù)據(jù)日益豐富，研究大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新型敏感信息捕捉與綜合關(guān)聯(lián)分析方法和技術(shù)，已成為提高信息的捕捉和精準(zhǔn)預(yù)警、快速溯源等能力的有效途徑。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的敏感信息捕捉與全景式綜合關(guān)聯(lián)智能分析技術(shù)，涉及構(gòu)建水環(huán)境要素動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)，水質(zhì)水量異常/污染災(zāi)變前兆信息挖掘，以及水量-水質(zhì)-地物-污染多時(shí)空特征組合關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)等，為增強(qiáng)水環(huán)境趨勢(shì)分析能力和提升精細(xì)監(jiān)管與精準(zhǔn)預(yù)警能力提供支撐技術(shù)手段[20–21]。

為實(shí)現(xiàn)基于星-地大數(shù)據(jù)的水環(huán)境敏感信息捕捉與綜合關(guān)聯(lián)分析，首先需要構(gòu)建水環(huán)境要素動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)。通過(guò)開(kāi)發(fā)鍵值匹配分離和負(fù)載均衡的混合 MapReduce 星-地大數(shù)據(jù)搜索引擎，研究星-地大數(shù)據(jù)降尺度與同化方法，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建遙感反演、地面站網(wǎng)監(jiān)測(cè)與歷史水量水質(zhì)的異常要素動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)，為水環(huán)境敏感信息捕捉與綜合關(guān)聯(lián)分析提供了知識(shí)庫(kù)基礎(chǔ)。

針對(duì)目前對(duì)水環(huán)境質(zhì)量綜合關(guān)聯(lián)分析的前兆證據(jù)、警訊、災(zāi)變要素等難以辨識(shí)的現(xiàn)狀，結(jié)合遙感反演、地面站網(wǎng)監(jiān)測(cè)與歷史水量水質(zhì)的異常要素動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)，通過(guò)建立分層 Markov 的致災(zāi)要素關(guān)聯(lián)匹配與模擬仿真系統(tǒng)模型，基于領(lǐng)域知識(shí)元的水量水質(zhì)變化過(guò)程與地理特征匹配的研究策略，實(shí)現(xiàn)異常/污染災(zāi)變前兆信息的挖掘；通過(guò)建立異常/污染災(zāi)變前兆信息動(dòng)態(tài)要素庫(kù)，可顯著提高前兆信息獲取的完備性，實(shí)現(xiàn)對(duì)敏感信息的捕捉和水量水質(zhì)異常的前兆信息精細(xì)模式識(shí)別。

通過(guò)分析不同時(shí)期不同區(qū)域典型的歷史水質(zhì)污染災(zāi)變事件，在闡釋典型城鎮(zhèn)化地區(qū)水系、地形、土壤植被、建筑物、排污等影響水量-水質(zhì)-地物-污染的綜合關(guān)聯(lián)因素基礎(chǔ)上，構(gòu)建水量水質(zhì)關(guān)聯(lián)特征與污染相似性組配體系；基于深度學(xué)習(xí)的星-地大數(shù)據(jù)挖掘方法，結(jié)合時(shí)空推理，研究提出水量-水質(zhì)-地物-污染多時(shí)空特征組合關(guān)聯(lián)模式發(fā)現(xiàn)方法，以支撐提升業(yè)務(wù)應(yīng)用平臺(tái)對(duì)于污染源與水環(huán)境質(zhì)量綜合關(guān)聯(lián)分析、快速溯源和預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)的能力。

3 結(jié)語(yǔ)

隨著國(guó)家“高分對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)”重大專(zhuān)項(xiàng)的全面啟動(dòng)實(shí)施，水環(huán)境監(jiān)測(cè)正在從傳統(tǒng)的地面監(jiān)測(cè)、遙感監(jiān)測(cè)發(fā)展為天地網(wǎng)一體的立體監(jiān)測(cè)新階段。本研究結(jié)合天地網(wǎng)一體的水環(huán)境立體監(jiān)測(cè)信息/數(shù)據(jù)采集匯聚與整合利用的應(yīng)用需求，提出一種多源監(jiān)測(cè)信息采集匯聚、關(guān)聯(lián)與整合利用的總體設(shè)計(jì)方案。基于信息融合的系統(tǒng)性解決方案，對(duì)來(lái)自氣象、水文、環(huán)境、遙感等星-地多源信息完成全域性融合，為水利、環(huán)境領(lǐng)域業(yè)務(wù)應(yīng)用提供空間對(duì)應(yīng)，時(shí)間連續(xù)的高質(zhì)量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和決策數(shù)據(jù)。基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)手段，完成敏感信息的捕捉和全景式綜合關(guān)聯(lián)智能分析，以支撐提升系統(tǒng)精細(xì)化監(jiān)測(cè)能力。