張 磊，吳彬卓，滕舟斌

（1.浙江省應(yīng)急管理數(shù)字與技術(shù)中心, 浙江 杭州 310007；2.浙江米來智能科技有限公司, 浙江 杭州 310012）

0 引言

自然災(zāi)害是當(dāng)今世界人類最為關(guān)注的全球性問題之一，每年都有成千上萬的人遭受自然災(zāi)害帶來的生命和財(cái)產(chǎn)損失。應(yīng)對(duì)自然災(zāi)害成為人類社會(huì)共同關(guān)注的問題。中國是自然災(zāi)害多發(fā)頻發(fā)的國家，由各類自然災(zāi)害帶來的經(jīng)濟(jì)損失和受影響人口對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了重大影響。2020年，全年各種自然災(zāi)害共造成1.38億人次受災(zāi)，591人因?yàn)?zāi)死亡或失蹤，589.1萬人次緊急轉(zhuǎn)移安置，直接經(jīng)濟(jì)損失3 701.5億元[1]。在此嚴(yán)峻的形勢下，開發(fā)一個(gè)高效、精準(zhǔn)的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)急救援平臺(tái)已成為自然災(zāi)害綜合防控和應(yīng)急管理的重要研究方向。

國外自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)研究起步較早，陸續(xù)開發(fā)了一些災(zāi)害管理和評(píng)估的平臺(tái)，如美國多災(zāi)害評(píng)估管理系統(tǒng)（HAZUS-MH）、日本災(zāi)害管理系統(tǒng)（Phoneix DMS）、全球?yàn)?zāi)害統(tǒng)一編碼平臺(tái)（GLIDE平臺(tái)）和聯(lián)合國全球風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估數(shù)據(jù)平臺(tái)（GAR）等[2]。與國外相比，我國自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)研究起步雖晚，但發(fā)展迅速。王東明[2]、雷聲等[3]、張磊等[4]、王艷杰等[5]結(jié)合災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理理論，分別提出了地震災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防治業(yè)務(wù)平臺(tái)、山洪災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控關(guān)鍵技術(shù)、地質(zhì)災(zāi)害防治管理平臺(tái)、災(zāi)害數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，利用Web 2.0、物聯(lián)網(wǎng)傳感器和移動(dòng)終端對(duì)氣象災(zāi)害、地震災(zāi)害、山洪災(zāi)害、地質(zhì)災(zāi)害等單一災(zāi)種進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析處理與可視化發(fā)布，系統(tǒng)功能向預(yù)報(bào)預(yù)警、輔助決策和公眾服務(wù)化等方向發(fā)展[6?7]。

綜上所述，現(xiàn)有自然災(zāi)害管理系統(tǒng)的研究工作主要存在以下問題：一是多以單一災(zāi)種單線垂直聯(lián)系的模式建設(shè)，數(shù)據(jù)之間以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)共享為主，綜合防災(zāi)管理能力弱，實(shí)時(shí)共享程度低；二是側(cè)重于非常態(tài)救災(zāi)情景下的應(yīng)用，跨領(lǐng)域、多災(zāi)種、全流程的風(fēng)險(xiǎn)分析與精密管控不足；三是向社會(huì)、公眾的信息推送能力不足，政府-社會(huì)-公眾多元協(xié)同性不夠[8]。針對(duì)上述問題，文中綜合運(yùn)用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)地理信息系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)檢索等新一代信息技術(shù)，對(duì)浙江省自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)急救援平臺(tái)進(jìn)行研究與實(shí)踐，可供類似工程借鑒。

1 需求分析

1.1 政務(wù)需求分析

根據(jù)《中華人民共和國突發(fā)事件應(yīng)對(duì)法》，浙江省相關(guān)部門自然災(zāi)害突發(fā)事件應(yīng)對(duì)政務(wù)管理需求主要包括以下四個(gè)方面。一是預(yù)防與應(yīng)急：專業(yè)部門對(duì)易引發(fā)自然災(zāi)害事件的風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行調(diào)查、評(píng)估，并定期進(jìn)行檢查、監(jiān)控；應(yīng)急部門統(tǒng)籌建設(shè)應(yīng)急預(yù)案體系、應(yīng)急避讓場所和應(yīng)急救援隊(duì)伍等。二是監(jiān)測與預(yù)警：專業(yè)部門建立監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行專業(yè)監(jiān)測和預(yù)警，應(yīng)急部門根據(jù)共享的氣象、水利、自然資源等專業(yè)部門的預(yù)報(bào)預(yù)警信息，進(jìn)行災(zāi)害形勢分析、會(huì)商與研判；按風(fēng)險(xiǎn)研判結(jié)果，發(fā)布自然災(zāi)害綜合監(jiān)測預(yù)警和風(fēng)險(xiǎn)提示單，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控。三是應(yīng)急處置與救援：自然災(zāi)害突發(fā)事件發(fā)生后，按照應(yīng)急預(yù)案啟動(dòng)相應(yīng)等級(jí)的應(yīng)急響應(yīng)措施，如開放避災(zāi)場所、轉(zhuǎn)移人員、調(diào)度應(yīng)急物資、救援隊(duì)伍、救援裝備和開展現(xiàn)場救援等；組織相關(guān)部門和專家開展應(yīng)急會(huì)商和決策分析，制定應(yīng)急處置方案，過程中不斷加密會(huì)商，直至災(zāi)害得到有效處置。四是災(zāi)后恢復(fù)與重建：突發(fā)事件得到控制和消除后，應(yīng)急部門對(duì)突發(fā)事件造成損失進(jìn)行評(píng)估，督促相關(guān)部門恢復(fù)被損壞的交通、通信、供水、供電等基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)治安秩序；開展復(fù)盤評(píng)估，總結(jié)經(jīng)典案例充實(shí)到案例庫中，指導(dǎo)日后風(fēng)險(xiǎn)研判和應(yīng)急處置與救援工作。

1.2 業(yè)務(wù)流程分析

自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管控和應(yīng)急救援業(yè)務(wù)流程相應(yīng)的包括以下幾方面內(nèi)容。通過省公共數(shù)據(jù)平臺(tái)獲取各專業(yè)部門各類災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)隱患、承災(zāi)體、減災(zāi)資源和監(jiān)測數(shù)據(jù)，疊加綜合風(fēng)險(xiǎn)區(qū)劃圖和綜合風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢圖等綜合風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別圖層，形成風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別“一張圖”，全面掌握全省自然災(zāi)害底數(shù)；值班人員根據(jù)氣象預(yù)報(bào)和各專業(yè)部門共享的專業(yè)預(yù)報(bào)預(yù)警信息，根據(jù)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度，開展災(zāi)害形勢分析和會(huì)商研判等風(fēng)險(xiǎn)研判工作；依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)研判結(jié)果，發(fā)布綜合預(yù)警信息；根據(jù)實(shí)際災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)程度下發(fā)風(fēng)險(xiǎn)提示單，進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管控；如災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到一定程度，按照應(yīng)急預(yù)案啟動(dòng)相應(yīng)等級(jí)的應(yīng)急響應(yīng)，值班人員加強(qiáng)值班值守，組織相關(guān)部門和專家開展應(yīng)急會(huì)商和決策分析，制定應(yīng)急處置方案；根據(jù)應(yīng)急處置方案，進(jìn)行應(yīng)急力量和物資等的指揮調(diào)度，開展應(yīng)急處置工作；同時(shí)密切關(guān)注氣象預(yù)報(bào)和災(zāi)害現(xiàn)場應(yīng)急監(jiān)測信息，及時(shí)進(jìn)行加密會(huì)商和決策分析，不斷修訂應(yīng)急處置方案，優(yōu)化應(yīng)急力量和物資調(diào)度，直至災(zāi)害得到有效處置；災(zāi)后開展基礎(chǔ)設(shè)施恢復(fù)和災(zāi)害損失調(diào)查等災(zāi)后恢復(fù)工作，并開展復(fù)盤評(píng)估，總結(jié)經(jīng)典案例充實(shí)到案例庫中，指導(dǎo)日后風(fēng)險(xiǎn)研判和應(yīng)急處置與救援工作。整個(gè)過程通過風(fēng)險(xiǎn)提示單和風(fēng)險(xiǎn)管控表等機(jī)制與其他部門進(jìn)行業(yè)務(wù)協(xié)同，提升風(fēng)險(xiǎn)管控力，并及時(shí)向全社會(huì)發(fā)布風(fēng)險(xiǎn)預(yù)報(bào)預(yù)警結(jié)果和災(zāi)情信息。

2 平臺(tái)設(shè)計(jì)

2.1 整體框架

依據(jù)需求分析，自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)急救援平臺(tái)框架結(jié)構(gòu)主要分為7層：感知層、設(shè)施層、數(shù)據(jù)資源層、支撐層、應(yīng)用層、接入層和用戶層（圖1）。

圖1 總體框架圖Fig.1 General frame diagram

（1）感知層是由位移、傾斜角、雨量、圖像捕捉裝置、衛(wèi)星、航空、移動(dòng)智能終端等監(jiān)測傳感器單元組成的傳感網(wǎng)絡(luò)。

（2）設(shè)施層主要包括云服務(wù)器、存儲(chǔ)資源、網(wǎng)絡(luò)資源等。

（3）數(shù)據(jù)資源層主要包括數(shù)據(jù)資源目錄、數(shù)據(jù)資源模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化整合、數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)協(xié)同更新。數(shù)據(jù)資源目錄是交換共享的基礎(chǔ)，資源目錄涵蓋自然災(zāi)害數(shù)據(jù)、風(fēng)險(xiǎn)管控?cái)?shù)據(jù)、減災(zāi)數(shù)據(jù)、會(huì)商研判數(shù)據(jù)、案例數(shù)據(jù)、日常工作和用戶數(shù)據(jù)等。

（4）支撐層主要包括支撐平臺(tái)運(yùn)行的各類支撐軟件，如WebGIS引擎、檢索引擎、模型中心、管理系統(tǒng)等，以及應(yīng)用中間件Tomcat、Nginx等。

（5）應(yīng)用層主要集成了各具體功能的應(yīng)用入口，包括浙江應(yīng)急（浙政釘、微信）、浙江安全碼小程序（支付寶）、工作門戶、指揮駕駛艙、浙里辦等應(yīng)用。

（6）接入層主要實(shí)現(xiàn)各類用戶的接入，通過電腦、移動(dòng)平板、智能手機(jī)、大屏等訪問平臺(tái)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的在線填報(bào)和展示。

（7）用戶層是平臺(tái)服務(wù)的各類角色的用戶，主要包括各級(jí)防指、各級(jí)減災(zāi)委及相關(guān)成員單位、基層防災(zāi)減災(zāi)工作人員、社會(huì)組織及公眾等。

2.2 邏輯結(jié)構(gòu)

從平臺(tái)所具備的功能看，可分為數(shù)據(jù)采集與上報(bào)，數(shù)據(jù)匯聚與清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理、數(shù)據(jù)共享與公開、數(shù)據(jù)展示與應(yīng)用、日常工作與業(yè)務(wù)等幾大方面，具體邏輯結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 邏輯結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Logical structure diagram

數(shù)據(jù)采集與上報(bào)，主要為應(yīng)急管理部門人員提供減災(zāi)資源、災(zāi)情數(shù)據(jù)等信息的采集、填報(bào)、逐級(jí)報(bào)送等。數(shù)據(jù)匯聚與清洗，主要是通過交換方式，匯聚氣象、水利、自然資源、住建、公安等部門的信息，對(duì)行政村、自然村、威脅人員進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、比對(duì)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理，主要包括對(duì)各類結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化信息的管理與維護(hù)。數(shù)據(jù)展現(xiàn)與應(yīng)用，主要面向各級(jí)防指、減災(zāi)委，對(duì)各類數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢、統(tǒng)計(jì)、分析，并以各種圖表形式進(jìn)行展示，輔助決策。日常工作與業(yè)務(wù)則主要是面向應(yīng)急管理工作人員，提供事件分發(fā)、處理、統(tǒng)計(jì)、督查等閉環(huán)管理功能。

2.3 功能設(shè)計(jì)

自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)急救援平臺(tái)功能結(jié)構(gòu)以自然災(zāi)害日常風(fēng)險(xiǎn)防控和災(zāi)害事件應(yīng)對(duì)過程為主線，涉及日常管理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、監(jiān)測預(yù)警、研判管控、應(yīng)急救援、災(zāi)后恢復(fù)、移動(dòng)端系統(tǒng)、指揮駕駛艙等。同時(shí)通過一體化智能化公共數(shù)據(jù)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)跨地區(qū)、跨部門的信息交換和共享，功能結(jié)構(gòu)見圖3。

圖3 功能結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Function architecture diagram

（1）日常管理模塊。在日常管理方面，為全省自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理組織體系人員進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和角色授權(quán)，對(duì)自然災(zāi)害領(lǐng)域?qū)＜?、救援?duì)伍、避災(zāi)安置場所和應(yīng)急物資儲(chǔ)備等備災(zāi)資源進(jìn)行常態(tài)化管理，開展值班值守登記，發(fā)布應(yīng)急預(yù)案和宣傳教育視頻、方案等。

（2）風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模塊。以摸清區(qū)域范圍內(nèi)各類自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)底數(shù)為目標(biāo)，開展地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防范區(qū)調(diào)查、山洪風(fēng)險(xiǎn)區(qū)調(diào)查、城市易澇點(diǎn)調(diào)查、森林火險(xiǎn)點(diǎn)調(diào)查、建筑物調(diào)查、建筑工地調(diào)查、農(nóng)家樂基本情況調(diào)查、海上養(yǎng)殖人員調(diào)查等，對(duì)區(qū)域范圍內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)底數(shù)信息進(jìn)行系統(tǒng)化的收集、匯總和統(tǒng)籌管理。

（3）監(jiān)測預(yù)警模塊。通過氣象、地質(zhì)災(zāi)害、小流域山洪、城市內(nèi)澇等單一災(zāi)種預(yù)警判據(jù)模型進(jìn)行分布式計(jì)算，生成區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警預(yù)報(bào)結(jié)果，疊加到矢量電子地圖中，實(shí)時(shí)展示氣象、地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)、小流域山洪風(fēng)險(xiǎn)區(qū)、城市易澇點(diǎn)等風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警級(jí)別。同時(shí)實(shí)時(shí)接入各類物聯(lián)網(wǎng)專業(yè)監(jiān)測設(shè)備，展現(xiàn)監(jiān)控對(duì)象專業(yè)監(jiān)測指標(biāo)變化情況。

（4）研判管控模塊。將單一災(zāi)種預(yù)報(bào)預(yù)警數(shù)據(jù)[9]與水利工程、城鎮(zhèn)和農(nóng)村危房、建筑工地等重點(diǎn)場所信息進(jìn)行疊加，通過空間分析，匯總受影響人員數(shù)量，結(jié)合專家知識(shí)進(jìn)行綜合研判，生成以縣域?yàn)榛締卧木C合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估“五色圖”、風(fēng)險(xiǎn)提示單和管控措施建議表。通過數(shù)據(jù)分析和位置服務(wù)精準(zhǔn)掌控各縣（市、區(qū)）基層責(zé)任人到崗履職和人員轉(zhuǎn)移情況，及時(shí)發(fā)布管控力指數(shù)排名，督促各地根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)提示單和管控建議表，落實(shí)具體管控措施。

（5）應(yīng)急救援模塊。實(shí)時(shí)掌握和跟蹤全省各類災(zāi)害期間發(fā)生的突發(fā)事件處置情況，根據(jù)災(zāi)害事件類型、危險(xiǎn)等級(jí)等自動(dòng)篩選匹配專家隊(duì)伍、救援隊(duì)伍、救援裝備和應(yīng)急物資，為救援方案制定提供精準(zhǔn)輔助信息[10]。根據(jù)救援方案快速調(diào)度隊(duì)伍、裝備和物資，分配通行二維碼，并實(shí)時(shí)跟蹤隊(duì)伍、裝備和物資運(yùn)輸車輛的到達(dá)情況。

（6）災(zāi)后恢復(fù)模塊。主要是面向電力、通信、民航、鐵路等單位，開通在線數(shù)據(jù)交換或填報(bào)功能，動(dòng)態(tài)跟蹤供電、通訊基站、航班和動(dòng)車停運(yùn)、道路損壞、城市內(nèi)澇等受災(zāi)害影響情況以及災(zāi)后恢復(fù)情況。

（7）移動(dòng)端系統(tǒng)是平臺(tái)移動(dòng)端入口，共包括7個(gè)模塊，根據(jù)用戶角色授予不同的功能模塊使用權(quán)限。二維碼管理模塊：按不同業(yè)務(wù)類型及狀態(tài)生成紅色、綠色和灰色二維碼；位置服務(wù)模塊：通過移動(dòng)GPS定位功能獲取WGS84經(jīng)緯度坐標(biāo)；碼上轉(zhuǎn)模塊：通過掃描二維碼或在線填報(bào)轉(zhuǎn)移人員情況；碼上知模塊：結(jié)合位置服務(wù)，獲取周邊風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)、監(jiān)測預(yù)警、應(yīng)急響應(yīng)、避災(zāi)安置場所、避險(xiǎn)路線、救援力量、救援物資等信息；碼上報(bào)模塊：通過文字、圖片、視頻、語音等方式，上報(bào)災(zāi)險(xiǎn)情情況；碼上通模塊：憑借二維碼快速到達(dá)救援現(xiàn)場，在應(yīng)急管制區(qū)域內(nèi)通行；組織體系模塊：快速查找和顯示全省自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理組織體系人員信息，進(jìn)行應(yīng)急語音視頻通話。

（8）指揮駕駛艙是平臺(tái)大屏指揮入口，主要利用WebGIS技術(shù)、數(shù)據(jù)檢索技術(shù)和圖表可視化技術(shù)，基于一張圖實(shí)時(shí)展示自然災(zāi)害應(yīng)急準(zhǔn)備、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)研判、風(fēng)險(xiǎn)管控、應(yīng)急救援、災(zāi)后恢復(fù)等各類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、空間分布及發(fā)展趨勢情況。

2.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

自然災(zāi)害數(shù)據(jù)涵蓋廣泛，根據(jù)災(zāi)害系統(tǒng)理論和《國家應(yīng)急平臺(tái)體系信息資源分類與編碼規(guī)范》，全面梳理自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控領(lǐng)域數(shù)據(jù)資源，分析數(shù)據(jù)之間層次、類別和關(guān)系，對(duì)數(shù)據(jù)資源進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)劃，制定統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源編碼與分類體系。按統(tǒng)一數(shù)據(jù)分類體系將自然災(zāi)害數(shù)據(jù)劃分為致災(zāi)因子數(shù)據(jù)、孕災(zāi)環(huán)境數(shù)據(jù)、承災(zāi)體數(shù)據(jù)、減災(zāi)數(shù)據(jù)和災(zāi)情數(shù)據(jù)。致災(zāi)因子數(shù)據(jù)分為自然致災(zāi)因子與人為致災(zāi)因子；孕災(zāi)環(huán)境數(shù)據(jù)包括孕育產(chǎn)生災(zāi)害的自然環(huán)境數(shù)據(jù)與人文環(huán)境數(shù)據(jù)；承災(zāi)體數(shù)據(jù)是指致災(zāi)因子作用對(duì)象的相關(guān)數(shù)據(jù)，通常分為人員和財(cái)產(chǎn)兩類；減災(zāi)數(shù)據(jù)是指防災(zāi)減災(zāi)相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括醫(yī)院、避災(zāi)場所、救援專家、救援隊(duì)伍、救援裝備和物資等；災(zāi)情數(shù)據(jù)指各方面對(duì)災(zāi)害損失程度的反映，包括人員傷亡與經(jīng)濟(jì)損失等。

以防控臺(tái)風(fēng)洪澇災(zāi)害為例，其致災(zāi)體涵蓋臺(tái)風(fēng)、地質(zhì)災(zāi)害、小流域山洪、城市內(nèi)澇，孕災(zāi)環(huán)境涵蓋基礎(chǔ)地理信息、氣象、水文、地質(zhì)環(huán)境、土壤植被等數(shù)據(jù)，承災(zāi)體涵蓋居民地、建筑物、學(xué)校、建筑工地、道路、橋梁、人員等。按數(shù)據(jù)類型劃分為屬性數(shù)據(jù)和空間數(shù)據(jù)兩大類，空間數(shù)據(jù)統(tǒng)一采用CGCS2000坐標(biāo)系，基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)是由自然資源部門提供高清的電子地圖、影像地圖。

在數(shù)據(jù)庫建設(shè)中，采用經(jīng)典的E-R（實(shí)體-關(guān)系）方法設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫的整體數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。以自然災(zāi)害突發(fā)事件為核心，設(shè)計(jì)平臺(tái)核心實(shí)體-關(guān)系結(jié)構(gòu)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分由關(guān)系型數(shù)據(jù)庫PostgreSQL和Redis組成，通過數(shù)據(jù)庫驅(qū)動(dòng)連接訪問。

3 關(guān)鍵技術(shù)

3.1 開發(fā)框架

本平臺(tái)基于J2EE Web與移動(dòng)應(yīng)用技術(shù)規(guī)范，使用Intellij IDEA2018、WebStorm2018進(jìn)行開發(fā)。采用前后端分離的開發(fā)模式[11]，前端負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的展現(xiàn)與交互，后端負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)邏輯的實(shí)現(xiàn)和服務(wù)接口的提供，前端和后端通過HTTP/HTTPS協(xié)議傳輸JSON/GeoJSON格式的數(shù)據(jù)，達(dá)到前后端解耦的目的（圖4）。只要約定后端的服務(wù)接口，前端和后端可同時(shí)開發(fā)，后端的服務(wù)接口只要一次開發(fā)就可供多種前端平臺(tái)共用。

圖4 技術(shù)架構(gòu)圖Fig.4 Technical architecture diagram

前端采用MVVM（Model-View-ViewModel）設(shè)計(jì)思想，Model代表數(shù)據(jù)模型，定義數(shù)據(jù)修改和操作的業(yè)務(wù)邏輯，View代表界面組件，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)模型展現(xiàn)；ViewModel是一個(gè)同步View和Model對(duì)象。瀏覽器端選用遵循MVVM思想的Vue框架。其中，ElementUI提供豐富的UI組件庫，快速實(shí)現(xiàn)頁面展示；Echarts提供豐富的圖表可視化組件，快速制作圖表和大屏；Vueroute負(fù)責(zé)路由管理；Axios負(fù)責(zé)與后端的交互，用于轉(zhuǎn)換請(qǐng)求數(shù)據(jù)和響應(yīng)數(shù)據(jù)。支付寶小程序開發(fā)同樣遵循MVVM思想，由AXML模板、ACSS樣式、JSON配置、JS文件構(gòu)成。AXML文件用來編寫頁面的標(biāo)簽和骨架；AXSS文件用于編寫小程序的樣式，JSON文件用來配置頁面的樣式，JS文件用來編寫小程序的頁面邏輯，通過Javascript和各類組件開發(fā)系統(tǒng)。

后端采用Jersey+Spring+Mybatis框架。資源層主要是由Jersey框架負(fù)責(zé)，生成Restful風(fēng)格服務(wù)，響應(yīng)客戶端請(qǐng)求；服務(wù)層處于資源層和持久層（Dao層）之間，完成操作業(yè)務(wù)邏輯的封裝。Mybatis框架對(duì)持久層提供支持，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)庫訪問和操作，包括增、刪、改、查等；Spring作為管理容器，負(fù)責(zé)應(yīng)用對(duì)象的創(chuàng)建、初始化、銷毀以及對(duì)象間關(guān)聯(lián)關(guān)系的維護(hù)。

3.2 WebGIS技術(shù)

WebGIS是地理信息系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合產(chǎn)物，為實(shí)現(xiàn)地理信息數(shù)據(jù)的共享與互操作提供了途徑[12?13]。它是一種分布式的地理信息系統(tǒng)，由服務(wù)器端和客戶端構(gòu)成，客戶端一般指瀏覽器，也可以是其它應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)對(duì)空間數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、查詢、分析、顯示等。

通過WebGIS提供在線的GIS服務(wù)，例如電子地圖矢量瓦片服務(wù)、符號(hào)化配置、位置服務(wù)、緩沖區(qū)分析、空間分析、電子圍欄等GIS功能。結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)防控與應(yīng)急救援的業(yè)務(wù)邏輯和GIS能力，提供一處發(fā)布，多用戶跨平臺(tái)共享和更新能力。

3.3 數(shù)據(jù)檢索技術(shù)

面對(duì)應(yīng)急大規(guī)模數(shù)據(jù)檢索時(shí)，數(shù)據(jù)庫本身自帶的檢索性能會(huì)顯著降低，無法滿足實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)檢索的需求。使用Solr搜索引擎能解決上述問題。Solr專注于企業(yè)級(jí)搜索服務(wù)管理，其底層的核心技術(shù)通過Lucene實(shí)現(xiàn)。Lucene采用倒排索引方法建立高效索引文件，通過中文分詞、GeoHash編碼、Quard編碼技術(shù)分別建立分詞和空間索引。SolrCloud是Solr的重要組件之一，基于Solr和Zookeeper實(shí)現(xiàn)，提供分布式的全文檢索服務(wù)[14]。通過SolrJ開發(fā)接口構(gòu)建了一個(gè)面向自然災(zāi)害業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)檢索模型，主要包括數(shù)據(jù)源設(shè)置、數(shù)據(jù)表索引映射、分詞庫設(shè)置、索引庫建立、數(shù)據(jù)更新策略、檢索服務(wù)等，提供數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)搜索服務(wù)、空間檢索服務(wù)以及多條件組合檢索等。

3.4 動(dòng)態(tài)配置技術(shù)

為提升平臺(tái)通用性、靈活性以及快速響應(yīng)能力，滿足自然災(zāi)害災(zāi)種擴(kuò)展和需求變化，平臺(tái)引入流程引擎、數(shù)據(jù)模板和元數(shù)據(jù)技術(shù)，將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)信息、數(shù)據(jù)字典分別進(jìn)行管理。通過WKT（Well-known text）格式表示矢量幾何對(duì)象、空間參照系統(tǒng)及進(jìn)行空間參照系統(tǒng)之間的轉(zhuǎn)換，擴(kuò)充業(yè)務(wù)表結(jié)構(gòu)的空間能力?；跀?shù)據(jù)表結(jié)構(gòu)，通過配置化手段創(chuàng)建符合業(yè)務(wù)要求的動(dòng)態(tài)錄入表單、移動(dòng)表單、共享表單、填報(bào)流程、校驗(yàn)規(guī)則以及統(tǒng)計(jì)報(bào)表模板。

4 浙江省實(shí)踐應(yīng)用

自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控和應(yīng)急救援平臺(tái)于2020年梅汛期在浙江省投入運(yùn)行。依托一體化智能化公共數(shù)據(jù)平臺(tái)，匯聚氣象、水利、自然資源、建設(shè)、農(nóng)業(yè)農(nóng)村、應(yīng)急等16個(gè)部門216項(xiàng)數(shù)據(jù)，形成全省統(tǒng)一的自然災(zāi)害綜合數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)資源達(dá)1億多條，并實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)管理。圖5是集成數(shù)據(jù)資源目錄，包括26.8萬基層防汛防臺(tái)責(zé)任人，958位自然災(zāi)害領(lǐng)域?qū)＜遥?04支救援隊(duì)伍，19 133個(gè)避災(zāi)場所和3 595個(gè)物資儲(chǔ)備點(diǎn)，9 195個(gè)地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防范區(qū)，14 895個(gè)小流域山洪風(fēng)險(xiǎn)區(qū)，293個(gè)城市易澇點(diǎn)，2 506個(gè)平原洪水影響區(qū)以及水利工程、城鎮(zhèn)和農(nóng)村危房、建筑工地等易受臺(tái)風(fēng)洪澇影響的重點(diǎn)場所和近10年來各地歷史受災(zāi)信息。

圖5 數(shù)據(jù)資源目錄顯示界面Fig.5 Data resource catalog interface

2021年第6號(hào)臺(tái)風(fēng)“煙花”于7月l8日2時(shí)生成，22日至26日持續(xù)影響浙江省，氣象、水利、自然資源等部門分別發(fā)布不同等級(jí)專業(yè)預(yù)警，平臺(tái)依托動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)模型綜合各專業(yè)部門預(yù)警及縣（市、區(qū)）各類受威脅人員情況，生成以縣域?yàn)榛締卧木C合風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)五色圖。圖6是25日23時(shí)生成的綜合風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)五色圖，為未來24 h全省臺(tái)風(fēng)防御工作提供直觀綜合風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

圖6 風(fēng)險(xiǎn)五色圖Fig.6 Five-colored map of risk

根據(jù)臺(tái)風(fēng)“煙花”路徑、預(yù)報(bào)降雨及實(shí)時(shí)降雨等信息，省防指工作人員利用平臺(tái)進(jìn)行空間分析，不間斷計(jì)算臺(tái)風(fēng)影響區(qū)域內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)防范區(qū)受威脅人員應(yīng)轉(zhuǎn)移數(shù)，下發(fā)各地復(fù)核；市、縣兩級(jí)防指根據(jù)各地實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)狀況排查應(yīng)轉(zhuǎn)移對(duì)象，滾動(dòng)確認(rèn)應(yīng)轉(zhuǎn)移人數(shù)，并在平臺(tái)上實(shí)時(shí)更新；縣（市、區(qū)）防指適時(shí)啟動(dòng)人員轉(zhuǎn)移事件，鄉(xiāng)、村兩級(jí)利用“二維碼”梯次組織人員轉(zhuǎn)移（圖7左）；移動(dòng)端實(shí)時(shí)呈現(xiàn)人員轉(zhuǎn)移情況，各級(jí)防指對(duì)人員轉(zhuǎn)移率較低的地區(qū)進(jìn)行督促監(jiān)督指導(dǎo)（圖8）。圖9為7月26日15時(shí)的防汛防臺(tái)人員轉(zhuǎn)移截圖，全省重點(diǎn)危險(xiǎn)區(qū)應(yīng)轉(zhuǎn)移人數(shù)10.2萬人，建筑工地應(yīng)轉(zhuǎn)103.7萬人，所有地市均完成了全部人員轉(zhuǎn)移，轉(zhuǎn)移率均達(dá)到100%。

圖7 二維碼（報(bào)平安、通行碼）Fig.7 QR code(Safety check, passphrase)

圖8 移動(dòng)端界面（人員轉(zhuǎn)移）Fig.8 Interface of mobile terminal(Personnel transfer)

圖9 指揮駕駛艙（人員轉(zhuǎn)移動(dòng)態(tài)展示）Fig.9 Commend compartment(Personnel transfer dynamic display)

在“煙花”臺(tái)風(fēng)防御過程中，省防指工作人員通過平臺(tái)為搶險(xiǎn)救援專家、隊(duì)伍和物資運(yùn)送等人員賦綠色二維碼（圖7右），授予高速公路免費(fèi)通行、優(yōu)先乘坐公共交通工具和允許進(jìn)入由公安部門管控的現(xiàn)場救援區(qū)域等權(quán)限，使其快速到達(dá)現(xiàn)場，參與搶險(xiǎn)救援。

各地通過平臺(tái)提交物資調(diào)撥申請(qǐng)，在線快速生成搶險(xiǎn)物資調(diào)撥方案，臺(tái)風(fēng)影響期間省防指緊急調(diào)撥19.88萬件各類搶險(xiǎn)物資（圖10），馳援寧波、湖州、嘉興、紹興和舟山等地，4 h內(nèi)全部送達(dá)。

圖10 物資前置情況統(tǒng)計(jì)表Fig.10 Statistical table of material of advance allocated

5 結(jié)語

文中提出一種適應(yīng)自然災(zāi)害常態(tài)減災(zāi)和非常態(tài)救災(zāi)情景下的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控和救援平臺(tái)的設(shè)計(jì)方案。與以往的單一災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控解決方案相比，文中平臺(tái)不僅改變了分散化、碎片化的風(fēng)險(xiǎn)防控方式，而且從整個(gè)自然災(zāi)害突發(fā)事件應(yīng)對(duì)過程出發(fā)，對(duì)日常管理、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)研判、監(jiān)測預(yù)警、研判管控、應(yīng)急救援、災(zāi)害恢復(fù)進(jìn)行了全面解析，構(gòu)建了防抗救一體化的綜合業(yè)務(wù)平臺(tái)。該平臺(tái)利用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)檢索、動(dòng)態(tài)配置、WebGIS等技術(shù)搭建一個(gè)自然災(zāi)害綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)，構(gòu)建橫向到邊、縱向到底、反應(yīng)敏捷、支撐有力、多元協(xié)同的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)防控信息化管理體系，有效打破職能部門間的信息壁壘，整合共享自然災(zāi)害信息資源，實(shí)現(xiàn)了跨領(lǐng)域、多災(zāi)種、全流程的自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)閉環(huán)管理和精準(zhǔn)管控的目標(biāo)。