余丽华，谈娟娟，杨 宇

（宁波弘泰水利信息科技有限公司，浙江 宁波 315000）

1 问题的提出

中国沿海城市受大气南北环流交替影响，台风灾害天气较多，而防汛防台工作又是一项十分复杂的系统工程，须综合气象、水雨情、工情、工程安全、视频、险情等情况，按照效益最大化原则对洪水进行科学调度，对各类险情进行及时抢护，以达到确保生命安全、把洪涝灾害损失降低到最低的目标。经过10多年的信息化建设，水利行业的业务系统已经比较成熟，大量的业务系统有效支撑着防汛防台管理业务的开展，但也出现了如系统众多、业务分散，功能复杂、操作繁琐，信息量大、价值不高等问题。

以大数据、云计算、物联网为代表的新一代信息技术日益发展并逐渐成熟，正深刻影响我国信息化的各个领域，从水利业务管理的角度来说，全面推进水利业务与新一代信息技术的深度融合，深化大数据在水利工作中的创新应用，有助于促进传统水利管理模式的全面升级[1]。面向和服务于防汛防台指挥部门，利用大数据分析、数据可视化等技术构建防汛防台数据大屏，深度挖掘气象预报、汛情监测、预警预报、应急管理、指挥调度等的防汛防台综合信息，将分散的防汛防台业务信息全部汇聚、流动、关联起来，并以可视化的形式展现信息之间的关联性，可有效支撑业务分析与管理决策。

2 防汛防台数据采集分析

防汛防台数据大屏的应用以数据为基础，应用大数据技术，整合防汛防台相关数据，进行数据的分析计算，数据间关联关系的挖掘，最终以有效信息的形式将数据的价值展现出来。

2.1 大数据应用框架构建

以现有的水利数据中心为基础，利用成熟的Hadoop、Spark等大数据组件构建大数据基础应用框架，实现防汛防台数据的采集存储、管理及分析计算，大数据基础应用框架见图1。

图1 大数据基础应用平台框架图

由图1所示，大数据基础应用平台包括统一数据采集、数据存储、数据计算、数据应用4个层次，结合数据分析模型的调用可实现防汛防台数据的汇聚存储及挖掘分析。

数据采集：通过Kafka作为统一采集平台的消息管理层，灵活的对接、适配各种数据源采集（如集成f l ume），提供灵活、可配置的数据采集能力。

数据存储：利用Hadoop技术，构建大数据平台最为核心的基础数据的存储、处理能力中心，提供强大的数据处理能力，满足数据的交互需求[2]。

数据计算：利用Hadoop实现计算资源分配以及计算任务调度，基于Spark技术，实现数据挖掘模型的调用。

数据应用：构建统一的数据应用中心，通过BI报表系统，API数据接口服务等形式实现数据的应用以及可视化展示[3]。

数据分析模型：构建数据分析模型库，包含数据统计分析算法、水文专业模型、大数据关联分析模型等。

2.2 数据汇聚与存储

随着我国水利信息化建设的开展，数据监测、采集、传输、存储与管理等方面的基础设施逐步完善，水利领域积累的数据量越来越大[4]。此外，支撑防汛防台工作开展的各个业务系统产生的数据也在大量增加，包括水雨情监测系统、台风系统、防汛指挥系统、内涝监测系统、动态洪水分析系统、山洪预警系统等。基于搭建的大数据基础应用平台可实现各类防汛防台数据的采集与存储。

2.3 大数据关联分析

基于搭建的大数据基础应用平台调用数据分析模型实现数据之间关联关系的挖掘分析[5]。防汛防台大数据关联分析可从2个方面切入，单因子规律性分析以及多因子关联性分析。单因子规律性分析是以时间为导向，分析单个因子过去、现在、未来之间关联性，达到分析过去、聚焦现在、预测未来的效果。例如：降雨频率分析、实时降雨分析、降雨预测分析。多因子关联性分析是以事件为驱动，进行不同因子之间关联性、规律性分析，达到因子之间关联规律挖掘的目的。例如：降雨与水位的关联性、水位与险情的关联性分析等。

3 信息关联场景设计

数据展现需要建立在对行业对业务的理解、对用户使用感受的把控、对专业数据的整理分析的基础上，通过信息的组织来表达对一个情景的描述[6]。对于把握全局的决策领导来说，前期针对数据的采集、传输、存储、分析、运算等都是基础性工作，通过关联场景展现的手段，将各类数据当中的规律、联系展现在决策人面前，才能让数据有效支撑最终的决策。针对复杂的防汛防台业务，需构建多层次信息场景。

3.1 综合信息场景

防汛防台综合信息场景作为信息的综合呈现场景，需集“台风、水雨情、工程运行、洪水风险”等全方位信息于一体，通过数据挖掘与信息提取，将每一项内容的关键信息利用关联关系进行场景呈现，通过全局化强、关联度高、价值量深的防汛防台信息的展示支撑领导决策。综合信息场景可展现的内容有：台风，台风实时路径、预报路径、运行方向、中心气压、风力风速等关键信息；水雨情，降雨量统计、降雨预报、河道水库水位超警戒、外海潮位等关键信息；工情，水库拦蓄水量、水闸排水量、泵站排水量等关键信息；洪水风险，水库承洪风险、内涝积水、受淹面积等关键信息。

3.2 台风信息场景

台风信息场景作为台风信息的呈现场景，需详细展现台风的运行、预报、分析数据，包括台风运行现状、台风预报信息、相似台风信息等，内容有：历史台风信息，历史台风数据、登陆情况、影响情况、台风损失统计等；台风运行信息，台风实时路径、运行方向、中心气压、风力风速等；台风预报信息，台风预报路径、预报登陆地点、预报风力等；相似台风信息，相似台风降雨数据、气压数据、风力数据、灾害数据等。

3.3 汛情信息场景

汛情信息场景作为防汛防台现状情势信息的呈现场景，需综合“雨情、水情、工情”，详细展现降雨信息、水情信息、工程运行信息等，内容有：雨情信息，各个辖区、流域、水库历史累计降雨量统计、降雨等值面、未来降雨预报等；水情信息，河道、水库实时水位、历史最高水位、水位预警统计等；工情信息，闸门开启高度、开闸个数、水库拦蓄水量、水闸排水量、泵站排水量等。

3.4 风险信息场景

风险信息是防汛防台过程中决策领导关注的最后也是最重要一个环节，基于洪水风险高低的判别进行工程调度、防洪抢险、人员转移的指挥，展现内容有：水库承洪风险，大中型水库实时水位、可承受雨量、水库降雨预报、风险状态等；城市内涝风险，内涝积水、受淹面积、受淹人口、淹没范围、淹没时间的预报数据等；防洪抢险管理，抢险队伍、防汛物资、防汛预案、工程调度信息、人员调度等。

4 数据可视化大屏开发

目前在整个大数据产业链中，数据可视化的需求很旺盛[7]，大数据前期所有的积累工作最终目的是人与数据交互，需要用终端系统呈现，才能够充分利用数据的价值，所以数据可视化是大数据行业中必不可少的一环，同时像防汛防台管理这种综合性的数据可视化一般会借助大屏、多屏的手段呈现出来。

4.1 总体布局设计

大屏首先是要服务于场景，让场景主题和数据合理的展现。由于展现的是一个主题的场景，需要根据业务管理的思路进行大屏布局设计，以防汛防台为例，从上边界台风、降雨信息到中间汛情、风险信息再到下边界外海潮位信息，根据决策者的思路进行信息布局设计，同时要根据实际电子大屏尺寸，进行数据成果展示设计。

4.2 信息钻取设计

针对防汛防台复杂业务场景，单屏信息无法实现所有信息统一展示。因此进行主屏—分屏的设计，以分屏的形式实现信息的逐层钻取与展示。主屏展示总体信息、概要信息、关键信息，分屏展示某项指标的详细信息，以实现信息的层级化展示。例如：洪水分析场景，主屏展示目前当前流域洪水相关联信息，可向下钻取当前洪水的历史相似洪水信息，再次向下钻取历史相似洪水的相关联汛情信息等。

4.3 场景切换设计

防汛防台动态信息变化快，若以时间轴的形式划分横向场景，可随着时间的推移实现横向场景实时切换。例如：防汛防台期间，台风登陆前，台风的强度、走向、可能登陆地点等信息为防汛防台场景下的重点关注信息；台风登陆后，降雨信息、汛情险情信息、灾情信息等为防汛防台场景下的重点关注信息。场景信息的展示需随着时间的推移进行，对重点信息进行智能提取与切换。

4.4 大屏开发实现

目前，数据大屏的开发方式主要有2种，一种借助BI商业软件进行大屏的快速定制开发[8]，另一种是利用ECharts等开源工具进行大屏定制开发。由于防汛防台业务大数据分析成果多样，为了满足数据场景的切换，信息的逐层钻取，建议利用ECharts等组件进行大屏自主研发，以满足大屏的个性化定制需求。

5 结 语

本文以防汛防台业务为主题，从大数据关联的角度出发，提出基于数据可视化技术的水利业务数据大屏的设计思路：①在明确防汛防台业务管理需求的基础上，构建大数据采集和存储分析平台框架，提出防汛防台数据整合及关联分析思路；②在对业务理解、用户需求、数据分析的基础上，以场景的形式描述防汛防台综合信息、台风信息、汛情信息、风险信息需展现的内容；③以数据可视化为最终目标，从总体布局、信息钻取、场景切换等角度提出大屏设计与开发思路。通过数据采集分析、信息场景设计、可视化大屏开发3个层面构建基于大数据关联的防汛防台数据大屏，可为提高防汛防台决策分析能力、提升业务管理水平提供有力的技术支撑。