青?；鶎託庀蠓罏臏p災業務平臺的設計與應用

李永花，王倩，代青措

（青海省氣象服務中心，青海西寧，810001）

0 引言

青海是氣象災害易發省份，有局地強降水、雷電、冰雹、干旱、山洪地質災害、大風、雪災等多種災害[1]。全省氣象災害占自然災害的90%以上，80%的氣象災害都發生在農村牧區[2]。

由于技術和條件限制，我省基層氣象災害防御一直通過天氣預報預測結果進行防范。因氣象部門只提供預報預測結論，不提供空間上的基礎數據，且提供預報預測結論的業務系統僅限于部門內部人員使用，難以實現各部門的協同操作和信息共享，這些不足嚴重制約氣象災害預警信息的廣泛認知及氣象災害及時有效防御。目前隨著青海省5＊5 公里逐3小時智能網格精細化天氣預報，高分率衛星影像圖、GIS 等技術的快速發展和廣泛應用，利用轄區內海量空間數據、氣象災害歷史數據及實時監測預報數據方面的優勢，結合信息技術開展青海基層氣象防災減災業務平臺建設，實現基層氣象災害預警服務的科學化、標準化、規范化，既是發展現代農牧業、增加農牧民收入的有效舉措，也是統籌城鄉發展、改善農村牧區民生的現實需要，更是做好農牧區災害防御工作、保護群眾生命財產安全的重要途徑。

1 平臺技術構架設計

青海基層氣象防災減災業務平臺的技術架構是對已確定需求的技術實現，功能架構是對平臺需實現的功能的總體規劃。平臺采用面向服務的架構（SOA），符合Web Service 標準的訪問接口，WEB 系統遵循J2EE 規范[3]，數據庫與應用均部署在Linux 環境上，GIS 地圖服務運行在Windows 環境上，支持主流操作系統終端，具有良好的可擴展性和跨平臺能力。本系統應用主要集中在Web 端展示功能，通過應用層所提供的API 接口與服務端進行數據及邏輯交互[4]。

為達“高內聚、低耦合”，提高模塊的性能與擴展能力，各業務應用模塊在技術架構上采用前后盾分離的模式。并采用低配置率、高效開發和部署框架SpringBoot，包含主業務應用在內，各子業務應用能非常高效快捷開發，降低傳統J2EE 研發框架存在的高耦合度，后續也可作大數據應用接入和分布式研發框架接入，比如SpringCloud、Hadoop 等高可用、高性能框架及技術體系。平臺技術架構如圖1 所示。

圖1 平臺的技術架構圖

平臺的技術架構主要分為表現層（系統數據展示網頁），應用層（系統數據傳輸），數據層（系統數據支撐）三大部分。

表現層：主要負責與用戶和外部系統交互，具體提供系統可操作WEB 功能、數據交換程序或者數據接口。滿足不同的場景使用。

應用層：主要負責系統邏輯計算的實現，提供服務接口給展現層使用。此兩層之間通信基于系統內部局域網TCP/IP 協議，為了提高數據傳輸效率。根據應用服務職責不同，將分兩大類，分別為業務應用服務和基礎應用服務。業務應用服務實現業務需求的功能服務，比如綜合顯示、信息監控功能等?；A應用服務實現系統基礎公用的功能服務，比如：權限管理、閾值管理、文檔管理等。

數據層：主要負責系統數據存儲、同步管理。本系統數據分為數據庫數據和文件數據，其中數據庫數據存放入Mysql 數據庫中。

系統Web 端和服務端之間通過API 接口方式實現數據的調用和傳輸，對外接口部分使用Web Service 接口實現，并根據實際業務需求提供HTTP 協議的API 接口，后臺和接口程序主要使用JAVA 語言開發，在展現層，主要使用JAVA、CSS、HTML5、JS 等技術來實現Web 頁面功能，利用前端框架基本組件及插件、WEBGIS 等多種方式展示基層防災減災業務相關信息。

2 采用的關鍵技術

■2.1 可視化展示應用

采用基于GIS 地圖的氣象災害風險分類分級可視化展示，實現氣象防災減災設施、重點單位在地圖上的打點定位、單一風險點的分類及紅、橙、黃、藍的風險狀態顯示，實現區域內風險疊加評估結果在地圖上各區域的紅、橙、黃、藍分級顯示；支持在GIS 地圖上的氣象災害模擬可視化展示，實現氣象災害影響范圍的繪制，可視化展示[5]。

■2.2 流程、策略的靈活配置

支持基礎平臺業務流程配置的可視化，所有防災減災設施、重點防護單位、主要氣象災害和風險評估流程配置都可以節點化、流程可視化展示和操作；支持HAZOP 圖形化節點劃分，PID 圖在線節點劃分，實現工藝HAZOP 分析的思維導圖式可視化引導；支持風險預警指標自定義配置，需要針對不同氣象災害等支持風險評估參數的自定義選取，風險指標的自定義靈活配置[6]。

■2.3 多維度風險評估與分級預警

氣象災害發生的原因是多樣，有主要天氣原因的影響、還是氣象災害防御工程、地理環境、其它人員之間也會相互影響，平臺在風險評估指標是多維度的，對應的風險評估方法是合理且多樣化的，既有針對降水這樣的單一參數風險評估與分級預警，也有綜合考慮降水、溫度、地理環境等具有多參數敏感性交叉影響的氣象災害風險評估與分級預警。

■2.4 多模式的運行安全風險評估

氣象實時數據量大，要求風險評估既可以實時評估，及時預警，也可以定時定量自動風險評估，如每天自動對根據未來10 天天氣預警數據和5 分鐘的實況數據進行分析，同時還可以定期手動或自動進行預警風險指標的變更、實現二次風險動態評估和二次預警，如接入閾值變更，風險評估指標、指標權重、歷史數據獲取量可重新優化設定，保證風險評估結果既科學又貼近實際業務工作。

■2.5 多維度統計分析

支持各類氣象災害分類風險統計分析的圖表、曲線可視化，實現不同時段、不同災害的風險評估分級結果的圖表、曲線統計分析。

3 結論

平臺通過與現有的天氣預報預警系統相結合，將災害風險識別、診斷、評估等方法工具深度融合，研究開發氣象災害風險評估分析、區域降水定量風險分析、影響區域后果模擬分析等氣象災害風險分析評估模型和氣象災害預警模型等安全分析預警模型，實現對氣象災害風險預警，實現對風險的網格化、體系化、可視化管控，形成了點、線、面全方位的預警方式，提高了風險預警效果。

現有的風險預警方式，主要是通過軟件系統實現數據的手動輸入、程序計算、結果存儲，進而靜態數據導出，這種靜態風險預警方式不僅不全面，且應用領域有限，導致風險預警效果較差。通過該平臺實施所提供的風險預警系統和方法，提供了一種基于數據鏡像的風險預警方式，通過基礎服務平臺SDK 服務，實現用戶端基礎數據的分類、分流和存儲；通過平臺組件調配，實現風險的計算、評估、分級與標準結果輸出；通過基礎服務平臺，實現風險計算結果的數據存儲，多維度的數據畫像和挖掘，預警產品生成。基于有效類服務（SDK）實現了異步架構、多產品、多服務的集成產品解決思路，提供了一種風險預警與防控的獨特應用思路和行業解決辦法。