云灾害智慧监测系统的设计

2019-05-13 10:15赵星博
数字技术与应用 2019年1期

赵星博

摘要:自然災害之间存在着紧密的联系,例如水文监控可能会影响到洪涝,风力的大小会影响到沙尘等等,这一切都需要统筹计算,才能得出更准确地监测和防控手段。本设计提出云灾害智慧监测的理念,不仅收集各类自然数据,将有效数据传递给云灾害服务器,云灾害服务器分析各类基础数据,判定当前的灾害特性和防控手段。

关键词:云灾害;智慧监测;云灾害服务器

中图分类号:TP393 文献标识码:A 文章编号:1007-9416(2019)01-0153-02

0 引言

随着现代科技的发展,我国早已开展对自然界的传感监测和灾害防控,古人有上知天文下知地理的能人,可以根据自然现象判定自然灾害的特性,并能够躲避灾害。现代人可通过对自然灾害的物理监测,上传数据给云灾害服务器,由云灾害服务器完成对自然灾害的防控。云技术的发展,可以将各个区域的智慧策略集成在一起,由云灾害服务器完成数据的分析和防控策略优化。

我国地域广阔,地理环境各式各样,自然灾害的感知数据和特性也不一样,云灾害监测存在的以下问题:

(1)地域广阔,传感感知网络不健全,难以搜集到全方位的自然灾害数据。(2)各区域的自然灾害特性搜集不全面,不能灵活应用当地遗留下的灾害判定策略。(3)不能将历史遗留的智慧转换成灾害的的防控策略。

云技术的发展,促使本设计将自然灾害的数据送入云灾害服务器,统筹分析,给出更加合理的防控策略。

1 云灾害防控设计

云灾害防控设计,通过底层传感感知的数据,在传输网络中,将数据反馈给云灾害服务器,由云灾害服务器进行数据算法的分析和决策,并能吸取人类智慧策略,云灾害防控设计如图1所示。

云技术的发展,传感网络的感知,将自然现象与云灾害服务器连接在一起,将区域的历史文明策略融合在一起。本设计将单一的自然灾害连接在一起,多种自然灾害现象数据联动分析,将人类遗留下来的智慧判定策略融合进云灾害服务器,能够更准确地判定自然灾害和防控自然灾害

2 云灾害服务器

产生自然灾害,可能是多种自然现象数据导致,不是单一的产品,因此需要对自然现象数据进行两次分析,即初步筛选和智慧分析两种。如图2云灾害服务器所示。

本设计从底层数据的初步分析,筛选可靠有效的数据,再通过人类的遗留智慧和区域的环境特点,进行二次数据分析,并比对相似区域的环境数据,最终完成自然灾害的防控策略制定。

3 结语

本设计分析自然灾害之间存在着紧密的联系,对云灾害防护和云灾害服务器进行设计。根据历史遗留的智慧结晶和区域环境特点,分析灾害间的紧密联系,最终完成对云灾害智慧监测的设计。

参考文献

[1] 刘强,崔莉,陈海明等.物联网关键技术与应用[J].计算机科学,2010,37(6):1-10.

[2] 胡培金,江挺,赵燕东.基于Zigbee无线网络的土壤墒情监控系统[J].农业工程学报,2011,27(4):230-234.

[3] Atzori L,Iera A,Morabito G.The internet of things: Asurvey [J].Computer Networks,2010,54(15):2787-2805.

[4] 孙其博,刘杰等.物联网:概念、架构与关键技术研究综述[J].北京邮电大学学报,2010,33(3):1-9.

[5] 朱洪波,杨龙祥,于全等.物联网的技术思想与应用策略研究[J].通信学报,2010,31(11):2-9.

Abstract:There is a close relationship between natural disasters. For example, hydrological monitoring may affect floods, and the size of winds will affect sand and dust. All of this requires coordinated calculations to obtain more accurate monitoring and control measures. . This design proposes the concept of smart monitoring of cloud disasters. It not only collects all kinds of natural data, but also transmits valid data to cloud disaster servers. Cloud disaster servers analyze various basic data to determine current disaster characteristics and prevention and control measures.

Key words:cloud disaster; smart monitoring; cloud disaster server