单灾种的监测感知数据在预警系统中的应用

摘 要：在灾害链智能预警系统中，单灾种的自然灾害监测感知数据起到了重要的作用，可以为预警系统提供准确、及时的信息支持。为研究单灾种的自然灾害监测感知数据在灾害链智能预警系统中的应用，首先，本文设计和灾害链智能预警系统总框架，其次，详细介绍了系统的数据层、业务层和表现层。最后，利用试验数据证明了系统在智能预警方面的优越性能，同时验证了单灾种的自然灾害监测感知数据在灾害链智能预警系统中的应用效果。

关键词：单灾种；自然灾害；智能预警

中国分类号：X 43" " " 文献标志码：A

在灾害链预警研究中，单灾种的自然灾害监测感知数据是基础。单灾种的监测感知数据通常指的是针对某一特定自然灾害（例如地震、洪水、台风等）的观测数据，包括遥感数据、地面观测数据、历史统计数据等。这些数据对理解和预测单一灾种的发生和发展具有重要价值[1]。由于灾害链的复杂性和不确定性，因此单灾种监测感知数据在实际应用中存在一定的局限性。为了提高灾害链预警系统的准确性和可靠性，本文旨在研究单灾种的自然灾害监测感知数据在灾害链智能预警系统中的应用。本文将引入多源数据融合和数据处理技术，采用特征提取和模型建构的方法，探索单灾种监测感知数据在灾害链预警中的应用，以期提高灾害链预警的准确性和及时性，为防灾减灾工作提供科学依据和技术支持。

1 灾害链智能预警系统总框架设计

灾害链智能预警系统主要由数据层、业务层以及表现层3个层次组成，灾害链智能预警系统的框架设计图如图1所示。灾害链智能预警系统的数据层包括数据采集和数据处理，数据采集模块负责从不同来源采集数据并将其转换为系统可处理的数据格式，数据处理模块对采集到的数据进行处理和挖掘操作。

系统的业务层分为特征提取和预警模型建构。特征提取环节负责从原始数据中识别和提取关键信息，模型建构是基于这些特征构建预测模型，用于识别和预警潜在的风险。这2个部分共同构成了系统的业务逻辑，保证了预警系统的有效性和准确性。系统的表现层的设计目标是提供良好的用户体验，使工作人员使用系统更方便，并快速、有效地获取需要的信息和资源。

2 系统各功能层设计

2.1 数据层

在灾害链智能预警系统中，数据层是整个系统的基础，其主要工作过程包括数据的采集、存储、管理和传输。图2是数据层工作过程的详细说明。

数据层利用多种类型的传感器，例如温度、湿度、降水量、风速风向、地震和辐射传感器来对灾害进行全方位监测，从各种来源获取灾害监测感知数据[2]。应选择合适的位置部署传感器，以保证覆盖到需要监测的区域。需要考虑地形、气候特点和灾害易发性等因素。例如，对洪水监测来说，传感器需要部署在河流交汇处、低洼地区和水库附近。对地震监测来说，地震传感器应部署在地震带上或潜在的断层附近。在干旱监测中，湿度传感器和降水量传感器需要部署在降水量少的地区。风速风向传感器在沿海地区或风力较大的区域更合适。

数据采集后，需要对原始数据进行预处理，以提高数据的质量和可用性。预处理包括数据清洗（去除噪声和异常值）、数据转换（将数据转换为统一的坐标系统和时间戳）、数据归一化（将数据缩放到一个合适的范围）等操作。在数据清洗的过程中，可使用Z分数方法识别异常值，其是通过将原始数据标准化为具有平均值为0和标准差为1的Z分数来计算每个观测值的异常程度，计算过程如公式（1）所示。

（1）

式中：τ为原始数据点的值；μ为原始数据集的平均值；α为填充数据集的标准差；Z分数为一个观测值与平均值的距离，并以标准差为单位来衡量这个距离。如果Z分数的绝对值大于2，那么这个观测值通常被认为是异常值。对异常值处理来说，可以删除这些值、替换为平均值或中位数，或者在分析中忽略它们。例如numpy函数进行数据格式转换、单位统一、命名规范等线性归一化处理，将数据统一到一个标准范围内，以便后续分析使用。利用偏度指标检测归一化操作处理后数据集的分散性，具体计算过程如公式（2）所示。

（2）

式中：εi为数据集中单个数据点；κ为数据集的平均值；α为数据集的标准差；g为数据点的数量。α越大，数据分散性越大，表明数据集表现杂乱，则重复进行归一化处理。α越小，则数据分散性越小，表明数据集表现标准，则数据集进入下一模块。灾害监测感知数据通常具有大数据的特点，因此需要采用合适的数据存储和管理技术来存储和查询预处理后的数据。常用的技术包括分布式文件系统（例如HDFS）、关系型数据库（例如MySQL）和非关系型数据库（例如MongoDB）等。数据层还需要与其他系统或平台进行数据共享，以便于将分析结果应用于实际的灾害预警工作。采用构建数据接口、发布数据API等方式进行数据传输，与其他系统或平台的数据进行交互。同时，为了保障数据的安全性，需要对数据库进行定期备份，当发生故障时进行快速恢复。数据安全：在整个数据层的工作过程中，数据安全至关重要。需要采用加密、身份认证、访问控制等技术，保障数据在传输、存储和处理过程中的安全性。同时，还需要对数据进行脱敏处理，以保护个人隐私和敏感信息。

总之，数据层在灾害链智能预警系统中起至关重要的作用。通过上述工作，可以为灾害预警提供准确、及时、全面的数据支持。

2.2 业务层

业务层涉及多个环节，包括特征提取、预警模型构建。每个环节都对系统的整体性能有重要的影响。

特征提取是预警模型的基础，可从大量数据中识别对灾害预测有用的信息[3]。这个步骤需要对灾害的物理特性和发生规律有深入理解，以便选择最具代表性的变量。将提取的特征作为输入数据，用于训练预警模型。在特征提取的过程中，可以利用统计学中的皮尔逊相关系数识别和选择那些与灾害发生具有强相关性的特征，从而提高预警模型的性能。其具体表达式如公式（3）所示。

（3）

式中：xi和yi分别为第i个数据点的特征变量和灾害发生的值；μx和μy分别为特征变量和灾害发生的均值；σx和σy为特征变量和灾害发生的标准差；r为皮尔逊相关系数，其值为-1～+1。如果r接近+1，就表示强正相关，即一个变量增加时，另一个变量也倾向于增加。如果r接近-1，就表示强负相关，即一个变量增加时，另一个变量倾向于减少。如果r接近0，就表示没有线性相关性，即两个变量之间没有明显的线性关系。特征变量与灾害发生的皮尔逊相关系数越接近1或-1，表示这两个变量之间的线性关系越强。相关系数为正表示正相关，为负表示负相关。通过这样的特征提取过程，可以过滤那些与灾害发生不相关的特征，降低数据的维度，收集有用的信息。不仅提高了模型的性能，还能使模型更加简洁和易于理解。

预警模型构建与应用是灾害链智能预警系统的核心环节。可利用逻辑回归算法建立预警模型，如公式（4）所示。

（4）

式中：为模型预测的输出，取值在0～1，表示事件发生的概率；e为自然对数的底数（约为2.71828）；β0为截距，表示事件的基线发生概率；β1，β2，…，βn为模型的特征系数，通过最小化损失函数来估计其值，表示每个特征对事件发生概率的影响程度。x1，x2，…，xn为输入特征，表示影响因变量（例如自然灾害发生与否）的各种因素或变量。

每个特征xi都对应一个系数βi，在模型训练过程中确定这些系数，用来量化每个特征对因变量的影响程度。逻辑回归模型会根据这些输入特征来预测一个事件发生的概率，例如某地区发生地震的概率、某个时间段内发生洪水的概率等。

模型建立后，使用历史数据来训练模型。关于分类问题（例如预测地震是否发生），模型学习根据特征来分配概率。关于回归问题（例如预测地震震级），模型学习根据特征来预测数值。在训练过程中，需要调整模型的参数，例如学习率、正则化参数等，优化模型的性能，并使用独立的测试集来验证模型的性能，评估模型的准确率、召回率、F1分数等指标。根据模型输出的概率，可以设定不同的阈值来确定何时发出预警。例如，如果模型预测某地区发生洪水的概率超过80%，就可以认为这是一个高风险水平，需要发出预警。

通常根据风险程度来定义预警等级。在逻辑回归中，通常使用概率阈值来划分预警等级，见表1。

制定初步的预警规则后，应邀请相关领域的专家进行验证和调整。专家可以根据自己的经验和知识对预警规则进行修正，保证其合理性和可操作性。

2.3 表现层

在灾害链智能预警系统中，表现层是用户直接交互的界面，其负责将业务层的预警信息和数据展示给用户，使用户能够直观地了解当前的灾害状况和预警状态，同时提供用户操作接口，允许用户对系统进行指令输入和设置，以下是表现层的主要功能。

表现层负责根据预警分析结果生成灾害预警报告，通过图表、地图和列表等形式直观展示灾害监测数据、预警状态以及历史灾害记录等，同时提供动态和静态两种展示方式。动态展示实时数据流、动画效果。静态展示详细的报告和统计图表。预警信息需要通过多种通信渠道及时发布给政府部门、应急管理部门和公众，以保证每个人都能在第一时间收到预警信息。当系统检测到灾害预警时，通过声音、振动、弹窗等方式及时通知用户，用户可以根据自己的需求选择接收预警信息的渠道和方式。

此外，表现层还提供应急指导信息，例如灾后自救互救知识、疏散路线指引、应急资源分布等。当灾害发生时，通过界面提供的语音或文字指导帮助用户采取正确的行动。同时，业务层允许不同用户根据自己的职责和需要，个性化配置预警系统的展示内容和方式。例如，应急管理部门可能需要详细的灾害预测数据，而普通公众可能更关注简洁的预警信息。为了服务不同用户群体，表现层支持多种语言界面。系统支持多种终端访问，包括但不限于个人电脑、平板电脑、智能手机等。

设计表现层需要兼顾信息展示的准确性和直观性，同时考虑用户的操作便捷性和系统的可扩展性。通过不断进行用户反馈和迭代，表现层也能够不断优化，更好地服务于灾害链智能预警系统的目标用户群体。

3 系统测试

3.1 测试准备

选用GENESIS 3D Weather Simulation仿真工具模拟各种气象条件，支持实时数据输入和输出。选择已经训练好的预警系统处理数据并预测自然灾害。将预警系统加载到Amazon EC2云服务器，其是由6个物理内核、12个逻辑内核、1TB内存构成的，可快速处理大量数据。并选择NetApp ONTAP 9存储设备，容量为 240TB ，支持RAID 6。

3.2 试验结果

启动系统平台，保证平台能够正常运行。持续运行平台，并观察在不同气象条件下的系统稳定性表现，得出的试验数据见表2。

试验数据表明，洪水预警时间较短，为2h，准确性高，说明系统对急性灾害反应迅速且预测准确。地震和滑坡预警时间为3h，准确性也非常高，说明系统对这两种灾害的监测能力较强。干旱预警时间与滑坡、地震相似，准确性为96.8%。总体来看，系统稳定，预警速度较快。

4 结语

在本研究中，该文深入探讨了单灾种的自然灾害监测感知数据在灾害链智能预警系统中的应用，分析这些数据的特征和规律，并利用先进的机器学习算法构建预警模型，可以有效预测灾害的发展趋势和影响范围，为灾害防范和应对提供有力支持。然而，灾害链预警是一个复杂且多元的问题，需要综合考虑多种因素和数据来源。因此，未来的研究应进一步探索多灾种数据融合和应用，以提高预警系统的综合性能和实用性。

参考文献

[1]王文，张志，张岩，等.自然灾害综合监测预警系统建设研究[J].灾害学，2022（2）：37.

[2]吴绍洪.多灾种重大自然灾害综合风险评估与防范技术研究[J].中国科技成果，2023，24（9）：8-12.

[3]夏旭.基于机器学习的多灾种灾害链预警模型重用框架设计[J].现代信息科技，2022，6（9）：4.