徐路凯 李书霞 于国卿

摘 要：显著的纬度差和特殊的气候条件，使得黄河凌汛灾害成为我国冬春季节大江大河中最突出、最重大的自然灾害，并具有孕灾环境复杂、突发链发性强和防控难度大等特点。当前针对黄河凌汛问题的网络信息化普遍存在平台功能较为单一、数值仿真参与度低、凌情数据获取来源以及获取手段受局限、缺乏全链条全过程动态智慧化管理等问题。针对当前存在的问题，面向黄河防凌安全的现实需求，提升黄河防凌减灾智慧管理能力，设计基于云计算服务的黄河智慧防凌云平台。该平台以“数据仓库构建—模型集成耦合—云端仿真计算—虚拟现实展示”为技术主线，整体采用3层架构，其中计算服务层由以Docker容器技术为平台的防凌模型库提供强大的虚拟计算环境。集成开发凌情监测与灾害预警、凌汛洪水风险动态评估、凌汛灾害情景推演、水库群与分凌区联合防凌调度和凌灾防控决策支持方案优选等功能模块，覆盖凌汛灾害监测预警、风险管理、调控决策和效果评估等全过程。

关键词：智慧防凌;云平台;模型集成;容器技术;黄河

Abstract：Due to the difference in latitude and special climatic conditions， the flood disaster of the Yellow River is the most prominent and significant natural disaster in the big rivers in China. The Yellow River ice flood is characterized by complex disaster environment， strong burst chain and great difficulty in prevention and control. At present， the network information platform generally exists many problems， for an example， single function， low participation in numerical simulation， limited data source acquisition and lack of dynamic intelligent management. In the face of these real demands， this paper designed the ice flood of the Yellow River intelligent platform based on cloud computing service. The technical route of the platform was “Data warehouse construction-Model integration coupling-Cloud simulation computing-Virtual reality display”. The computing service layer provided a powerful virtual computing environment for the platform's model library by Docker container technology. The functional modules of the platform included monitoring and disaster early warning， dynamic assessment of ice flood risk， scenario development of flood disaster， combined ice-prevention operation of reservoir group and ice flood diversion area， optimization of decision support scheme for disaster prevention and control. The function covered the whole process of disaster chain. It had important application value for the establishment of efficient and scientific natural disaster prevention system.

Key words： intelligent ice flood control; cloud platform; model integration; container technology;Yellow River

1 前 言

近年來，黄河凌汛河段多次发生决口，给沿黄地区经济社会发展和人民生命财产安全造成了巨大的影响。显著的纬度差和特殊的气候条件，使得黄河凌汛灾害成为我国冬春季节大江大河中最突出、最重大的自然灾害，具有孕灾环境复杂、突发链发性强和防控难度大等特点[1-2]。

随着网络信息技术的不断发展，越来越多的科研人员尝试运用信息化手段来解决黄河凌汛的突出问题，在黄河凌情监测、凌灾预警预报、防凌应急管理等方面取得了较大进展。例如：黄委信息中心于2018年开发的防凌会商决策支持系统是一种用于防凌调度决策的重要非工程手段，系统集成相关业务系统数据，结合“黄河一张图”，建立会商会议管理、防凌会商主题信息组织、防凌会商汇报、会商结果管理四大会商模块，快速收集、准备相关凌情及工程等详细信息，为防凌会商决策提供支撑，确保防凌会商决策科学、及时、高效[3]。黄委信息中心许志辉等开发的黄河凌情遥感监测系统，通过构建凌情信息解译模型和信息服务系统，实现卫星遥感数据的快速化获取、自动化预处理、海量化存储和管理，为黄河防凌决策提供信息保障[4]。内蒙古防汛部门开发的内蒙古黄河防凌防汛决策支持平台，功能包括地理信息、河道监测与决策支持等。其凌情信息服务系统，实现了凌情遥感监测现状信息、封河前后对比信息、历史凌情信息、河道槽蓄水量分布、堤防偎水、典型凌情事件等信息服务，集成沿河分布的各类固定点视频图像和水雨情等信息。但是，当前的研究成果普遍存在平台功能较为单一、数值仿真参与度低、凌情数据获取来源以及获取手段受局限、缺乏全链条全过程动态智慧化管理等问题。

为了满足国家“要建立高效科学自然灾害防治体系”的迫切要求及保障黄河防凌安全的现实需求，国家重点研发计划项目“黄河凌汛监测与灾害防控关键技术研究与示范”在凌汛灾害的突发链发机理及演化机制、重要凌情监测精度及实时性、凌汛险情灾情预警预报的准确性及效率、重点防凌河段水库群调度的精细化及智能化和凌汛险情灾情抢护的时效性及安全性等方面开展研究。本文在上述研究成果的基础上，面向国家建立高效科学的凌汛灾害防治体系和提升黄河防凌减灾智慧管理能力的要求，以“数据仓库构建—模型集成耦合—云端仿真计算—虚拟现实展示”为技术主线，对黄河智慧防凌云平台进行总体设计，并针对平台研发中的关键性技术问题进行研究。

2 黄河智慧防凌云平台建设目标

根据防凌减灾业务需求，研究具有高度可维护性、可移植性和可扩展性的黄河智慧防凌云平台体系结构，设计平台整体功能框架和应用系统详细功能，建立平台研发技术标准规范。基于三维GIS集成开发凌情监测与灾害预警、凌汛洪水风险动态评估、凌汛灾害情景推演、水库群与分凌区联合防凌调度和凌灾防控决策支持方案优选等功能模块，提供标准计算云服务，构建虚拟现实环境下的黄河智慧防凌云平台。研发数据和服务等多种高效引擎和访问接口，将凌汛灾害快速防控决策支持平台纳入黄河和国家防汛指挥系统示范应用;针对冰塞冰坝等凌汛事件，建立虚拟现实环境下“事件触发—模型驱动—智能决策—效应评估”的防凌减灾高效管理模式，形成高效科学的凌汛灾害综合防治技术体系。

3 系统总体设计

黄河智慧防凌云平台系统总体设计思路主要包括以下几个方面内容。

（1）搭建统一的数据模型，建立统一的数据环境：通过应用商用数据库实现对以数据为检索单位的资料（结构化数据）的数据管理;通过文件系统实现对以记录为检索单位的资料（非结构化数据）的数据管理，并由商用数据库对其元数据、检索路径进行统一管理。

（2）设计开发可插拔的系统体系架构：以核心控制、松散结构的设计理念为基础，建立智慧防凌平台成果应用与展示子系统、数据管理子系统，并发布公共组件的标准化接口、实现统一接口管理、交互控制等结构。

（3）基于B/S技术架构：考虑到系统运算效率，系统绝大部分算法实现在服务端，客户端通过调用服务端算法完成业务数据的处理。

（4）提供一致的接口访问方式：黄河智慧防凌云平台系统向其他应用系统提供采用C++语言的编程接口，方便其他应用系统在该系统基础上二次开发与调用。数据管理部分提供基于TCP/IP的远程调用方式，并采用标准多维双精度数组的标准接口为其他子系统提供访问接口。

（5）采用面向对象/组件技术：按不同需求封装标准客户端和服务器组件，供其他系统调用。

（6）以数据为中心的设计思想：由于数据处理算法的多样性，对相同的处理流程存在多种不同的处理方法，因此系统设计需要以数据为中心。

（7）子系统无缝集成：子系统功能模块之间遵循统一的标准规范接口，由系统集成组件解耦子系统之间的直接交互，使之保持松耦合关系，并最终实现系统的无缝集成。

（8）解耦业务逻辑与界面：通过常用的数据、逻辑、界面设计模式，实现系统的有效集成，确保软件开发过程中界面与算法的分离，解耦业务逻辑和接口界面。

4 系统架构设计

采用3层架构研发黄河智慧防凌云平臺（见图1），软件测试贯穿平台研发的全过程。图1 系统架构

（1）数据服务层。主要由分布式文件管理系统、分布式关系数据库和分布式地理空间数据库组成。考虑研究成果与示范应用单位的后期对接，主数据库采用通用的关系型数据库，文件管理系统采用开源的MongoDB。为了保证平台方案决策的高效实时性，地理空间数据库运用Spark RDD内存计算技术进行地理空间计算，SparkSQL提供基础的数据仓库服务，HBase提供矢量空间存储服务。数据格式标准化模块主要是针对平台运行后面对的多源异构数据进行标准化改造，更好地为模型计算提供数据支撑[5]。

（2）计算服务层。计算服务层由以Docker容器为平台的多模型计算提供强大的虚拟计算环境，并完成相关模型应用的标准化封装任务。构建黄河防凌模型库，采用OpenMI模型接口技术标准，定义各类模型的输入输出数据文件、格式和结构，实现各类模型输入输出标准化，以实现平台内部不同模型之间的数据交互，完成对前期开发模型的综合集成应用。

服务接口为外部程序提供访问接口，便于应用层对于数据服务的查询和应用。服务接口分为两类：一类是服务的基础访问，如SOAP服务、REST服务、OGC服务;另一类是服务的程序访问，即各类API访问服务的能力，如Flex API、Silverlight API、ArcEngine API及WebService的访问框架。

（3）应用层。应用层采用Gis Tools for Hadoop组件关联ArcMap前台技术，结合3D GIS完成模型计算结果的动态展示，更好地为模型计算提供数据支撑。提供包括多类型数据查询、凌情监测设备对接后的数据动态展示、模型计算结果的三维动态模拟仿真等服务。

5 系统功能设计

黄河智慧防凌云平台包含两大子系统，分别是成果应用与展示子系统和数据管理子系统，并配套开发移动端微信程序，具体见图2。

（1）成果应用与展示子系统。该子系统主要面向流域与省级防凌决策部门、一线防凌业务人员与科研人员，功能覆盖灾害链全过程、全链条。系统包含“信息查询”“凌情动态感知”“凌灾预警与动态评估”“应急管理”“智慧决策与分析”五大模块及若干子功能模块。

在信息查询方面包括：凌情信息与历史凌灾数据，水情、工情、气象数据的查询与展示，WEBGIS功能，关键河段遥感信息数据的查询与展示等。

在凌情动态感知方面包括：通过数据接口关联凌情数据仓库，实现水文监测站网数据对接，动态获取凌汛期不同阶段主要水文站点的水位、流量数据，各主要断面水温、冰温、气温、流凌密度、流凌速度、冰厚变化情况，并自动计算重点河段不同时期的槽蓄水增量。通过云端，可实现与移动式凌情监测系统、什四份河段定点式雷达监测设备、视频测量系统、无人机现场应急监测、手机移动端微信巡查程序的数据协同共享，全面构建多时空尺度、多要素的凌情动态感知体系，为后续精确的动态仿真计算提供扎实有效的数据支撑。

在凌灾预警与动态评估方面包括：凌汛洪水风险计算与分析，多方案对比，淹没过程动态展示，凌汛灾害预警，凌灾损失快速评估，封开河预报及发展趋势预测等。

在应急管理方面包括：无人机应急监测，水库群与分凌区联合调度与综合评价，破冰排凌方案管理。

在智慧决策与分析方面包括：调用冰水动力学模型开展凌情计算与推演，并通过三维虚拟现实技术展示凌情演变与发展过程。通过凌灾防控方案优选模型，对模拟的防控方案进行交互推演和滚动修正，并通过平台的防凌会商功能，为防汛决策部门防凌决策提供科学的决策依据。

（2）数据管理子系统。

該子系统包含功能：模型库的调度运行，模型计算成果审核、上传、发布，地图发布与管理，近实时或阶段性监测数据的上报管理，平台数据管理，系统管理。

6 结 语

黄河智慧防凌云平台建成后，将系统整合黄河凌汛灾害防御方面的研究成果，通过凌情视频监测系统、水文监测站网、移动巡查系统的数据接入，实现黄河凌情动态感知。运用模型标准化封装技术，集成封开河预报模型、一维河道模型、二维冰水动力学模型、凌灾损失评估模型等，构建黄河凌情模型库，进行多时序、多类型模型间的交互计算，耦合冰水动力学模型与水上水下一体化三维实景河道模型，实现虚拟现实环境下凌汛过程与凌灾情景推演预警。系统平台采用云服务架构，模型上云，数据上云，实现云端共享，并纳入黄河流域防汛指挥决策系统进行示范应用，可为黄河流域凌汛灾害防御提供有力支撑。

参考文献：

[1] 孟闻远，郭颖奎，王璐.黄河冰凌特点及防治措施[J].华北水利水电学院学报，2010，31（6）：27-30.

[2] 郜国明，邓宇，田治宗，等.黄河冰凌近期研究简述与展望[J].人民黄河，2019，41（10）：77-81.

[3] 段勇，方庆.黄河防凌会商决策支持系统建设[C]//2018（第六届）中国水利信息化技术论坛论文集.南京：河海大学，2018：36-39.

[4] 许志辉，张超.黄河凌情遥感监测系统建设思考[J].水利信息化，2017，5（10）：18-21.

[5] 史斐然. 基于云服务的水利仿真计算系统生成平台接口研究[D].天津：天津大学，2015：15-26.

【责任编辑 许立新】