李忠權(quán),冷小鵬,梁 軍

(1.構(gòu)造成礦成藏國土資源部重點實驗室(成都理工大學(xué)),成都 610059；2.成都理工大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)安全學(xué)院，成都 610059；3.深圳市地質(zhì)局，廣東 深圳 518023； 4.深圳地質(zhì)建設(shè)工程公司，廣東 深圳 518023)

中國是一個多山的國家，地貌、地形類型多樣、地質(zhì)環(huán)境復(fù)雜、災(zāi)害性天氣頻發(fā)，是世界上地質(zhì)災(zāi)害廣泛發(fā)育且致災(zāi)最為嚴(yán)重的國家之一。目前，中國大陸有上百萬處的地質(zhì)災(zāi)害點，重特大地質(zhì)災(zāi)害點達(dá)34 000余處，地質(zhì)災(zāi)害防治工作顯得尤為重要。利用現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立具有良好實用性與可擴(kuò)展性的信息化集成平臺，對災(zāi)害點監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行自動化分析與預(yù)警，并進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)，能夠為防災(zāi)救災(zāi)提供輔助決策，對提升地質(zhì)災(zāi)害防治工作的信息化水平具有積極意義[1-3]。

面向服務(wù)的架構(gòu)(service oriented architecture，簡稱：SOA)是一種組件模型，利用服務(wù)接口可以將不同的業(yè)務(wù)功能模塊進(jìn)行封裝與發(fā)布，并整合到最終應(yīng)用中，具有可重復(fù)使用、松耦合、接口定義明確、無狀態(tài)服務(wù)設(shè)計和開放標(biāo)準(zhǔn)的特征。接口采用標(biāo)準(zhǔn)的Web服務(wù)定義，不依賴于具體的軟硬件環(huán)境，構(gòu)建的接口可以利用通用規(guī)則進(jìn)行交互，便于功能維護(hù)及擴(kuò)展[4-5]。

本文設(shè)計的地質(zhì)災(zāi)害實時監(jiān)測預(yù)警平臺以當(dāng)前防災(zāi)減災(zāi)工作的信息化需求和發(fā)展趨勢為目標(biāo)，采用適應(yīng)性更廣的B/S結(jié)構(gòu)，結(jié)合SOA服務(wù)架構(gòu)以前、后端分離的方式構(gòu)建平臺，對地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警信息實施合理高效的組織管理、集成。同時，基于SOA架構(gòu)的平臺還具有通用性強、開放易擴(kuò)展且數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)易統(tǒng)一等優(yōu)勢，對豐富系統(tǒng)業(yè)務(wù)功能、提高災(zāi)害管理水平和增強數(shù)據(jù)共享度等方面都具有積極意義。

1 總體設(shè)計

1.1 系統(tǒng)架構(gòu)

監(jiān)測預(yù)警系統(tǒng)基于3S技術(shù)、計算機及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警技術(shù)，以監(jiān)測區(qū)域中的滑坡、泥石流、崩塌、邊坡等地質(zhì)或工程災(zāi)害隱患點為監(jiān)測對象，對諸如變形、降雨量等致災(zāi)因素進(jìn)行實時監(jiān)測。通過對致災(zāi)因素相關(guān)數(shù)據(jù)的分析處理，對災(zāi)害點的穩(wěn)定狀態(tài)和變化趨勢做出預(yù)測?；谖锫?lián)網(wǎng)的實時監(jiān)測預(yù)警服務(wù)平臺網(wǎng)絡(luò)組織如圖 1所示，監(jiān)測設(shè)備的實時數(shù)據(jù)在前端MCU處理后，利用無線傳輸模塊基于運營商網(wǎng)絡(luò)接入互聯(lián)網(wǎng)，并利用云平臺實現(xiàn)服務(wù)的部署與發(fā)布。

3S技術(shù)(RS,GIS,GNSS)是綜合了遙感技術(shù)、地理信息技術(shù)及衛(wèi)星定位計算的現(xiàn)代信息技術(shù)，而地質(zhì)災(zāi)害信息管理的目標(biāo)也包含了大量與地理信息相關(guān)的數(shù)據(jù)，與3S技術(shù)的結(jié)合不僅便于實現(xiàn)對空間信息的管理，與災(zāi)害相關(guān)的屬性信息也能進(jìn)行統(tǒng)一管理。同時，云計算、物聯(lián)網(wǎng)、傳感器技術(shù)的加入也使得災(zāi)害的實時監(jiān)測、快速處理和信息傳輸?shù)汝P(guān)鍵環(huán)節(jié)得到了保障[3,6-7]。為滿足災(zāi)害實時監(jiān)測與預(yù)警的需要，系統(tǒng)由多個層次構(gòu)成(圖 2)。

圖1 基于物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)組織結(jié)構(gòu)Fig.1 Diagram showing network organization structure based on internet of things

采集層主要為現(xiàn)場采集部分，包括物理傳感器以及傳輸媒體。物理傳感器有雨量計、水位計、位移計、壓力計等，分別負(fù)責(zé)采集監(jiān)測區(qū)域的不同監(jiān)測數(shù)據(jù)并記錄下來。傳輸媒體為電纜或光纖，負(fù)責(zé)將記錄下來的數(shù)據(jù)發(fā)送到下一層模塊。

傳輸層采用TCP或UDP協(xié)議。傳輸層負(fù)責(zé)接收采集層的數(shù)據(jù)，并向它上面的存儲層和應(yīng)用層提供服務(wù)。其中UDP在傳送數(shù)據(jù)之前不需要先建立連接，通常視頻監(jiān)測等常用UDP服務(wù)；而TCP則提供面向連接的服務(wù)，常用于各類低頻率的數(shù)據(jù)采集。

圖2 系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)Fig.2 Schematic diagram showing the texture of system level

存儲層為數(shù)據(jù)持久化部分，包括數(shù)據(jù)庫和文件存儲。本層接收傳輸層的數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)庫中，以便于應(yīng)用層調(diào)用；同時，將各類數(shù)據(jù)文件存儲起來。

應(yīng)用層接收傳輸層的數(shù)據(jù)，并直接給用戶提供服務(wù)。在這一層上，可以提供各種數(shù)據(jù)的直觀顯示，也可以提供地災(zāi)預(yù)警等更多復(fù)雜的功能。

1.2 服務(wù)框架

1.2.1 SOA架構(gòu)

SOA是一種粗粒度、松耦合服務(wù)架構(gòu)，它可對接口服務(wù)進(jìn)行基于網(wǎng)絡(luò)的分布式部署和應(yīng)用。服務(wù)層是SOA的基礎(chǔ)，可以直接被應(yīng)用層調(diào)用。本平臺設(shè)計中SOA的具體實現(xiàn)采用了Spring MVC框架。

MVC (模型-視圖-控制器)模式是目前Web應(yīng)用開發(fā)中廣泛使用的一種三層架構(gòu)，可以很好地分離用戶界面層和業(yè)務(wù)邏輯層，便于實現(xiàn)代碼模塊化，降低功能模塊之間的耦合度。Spring MVC更加便捷地實現(xiàn)了MVC模式的核心理念，通過配置文件實現(xiàn)組件配置[8-9]。Spring MVC框架的工作原理如圖3所示，當(dāng) Dispatcher Servlet接到用戶請求后，根據(jù)url查找 Handler Mapping 把請求分派給相應(yīng)的Handler(Controller)，Controller調(diào)用相應(yīng)的業(yè)務(wù)邏輯對請求進(jìn)行處理，如監(jiān)測數(shù)據(jù)查詢服務(wù)、預(yù)警信息讀取服務(wù)等，處理完成后返回一個 ModelAndView給Dispatcher Servlet，最后由View Resolver把返回的 ModelAndView 渲染到對應(yīng)的JSP。

圖3 Spring MVC原理圖Fig.3 The schematic diagram showing the principle of Spring MVC

1.2.2 數(shù)據(jù)持久化

(1)MyBatis框架

MyBatis 是持久層框架，它支持定制化 SQL、存儲過程以及高級映射。它可以使用簡單的XML或注解來配置和映射原生信息，將接口和Java的POJOs (Plain Old Java Objects,普通的Java對象) 映射成數(shù)據(jù)庫中的記錄[10]。

MyBatis應(yīng)用程序根據(jù)XML配置文件創(chuàng)建SQLSessionFactory，SQLSessionFactory根據(jù)配置獲取SQLSession。SQLSession包含了執(zhí)行SQL語句所需要的所有方法，可通過SQLSession實例直接運行映射的SQL語句，完成對數(shù)據(jù)的增刪改查和事務(wù)提交等數(shù)據(jù)庫操作。

(2)數(shù)據(jù)緩存EhCache

目前平臺的相關(guān)業(yè)務(wù)流程都依附于對MySQL數(shù)據(jù)庫的訪問，高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量的訪問會給MySQL數(shù)據(jù)庫帶來非常大的壓力，通過內(nèi)存緩存機制，可以改進(jìn)這一問題。EhCache 是一個純Java的進(jìn)程內(nèi)緩存框架，是一種應(yīng)用廣泛的分布式緩存[11]，可用于實現(xiàn)Java企業(yè)級應(yīng)用中的輕量級緩存容器；同時，具有內(nèi)存和磁盤存儲、緩存加載器、緩存擴(kuò)展、緩存異常處理、緩存過濾器、支持REST和SOAP API等特點。平臺利用EhCache可較好地緩解數(shù)據(jù)庫壓力，減少服務(wù)器響應(yīng)時間，提升用戶使用體驗。

2 監(jiān)測與預(yù)警

2.1 數(shù)據(jù)集成與可視化

2.1.1 GIS數(shù)據(jù)集成

本項目GIS基礎(chǔ)平臺采用了國家測繪地理信息局監(jiān)制的天地圖，它是運行于互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的國家地理信息公眾服務(wù)平臺，是中國數(shù)據(jù)資源最全的地理信息服務(wù)平臺。天地圖可通過二次開發(fā)API提供地理信息服務(wù)資源的增值應(yīng)用，該API由JavaScript語言編寫，用戶可基于該API進(jìn)行二次開發(fā)，開發(fā)定制化的Web地圖應(yīng)用[12-13]。

基于該API可實現(xiàn)將空間數(shù)據(jù)與地圖數(shù)據(jù)的集成，并完成多種展示效果，基礎(chǔ)地圖數(shù)據(jù)通過Map類加載地圖圖層(Layer)對象實現(xiàn)地圖展示，平臺需在地圖中集成展示的空間數(shù)據(jù)有矢量數(shù)據(jù)和柵格數(shù)據(jù)。

(1)矢量數(shù)據(jù)

包括災(zāi)害監(jiān)測區(qū)域、行政區(qū)域等面數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建Polygon類實現(xiàn)地圖上的面對象展示。路徑、河流等線數(shù)據(jù)，可利用Polyline類在地圖上進(jìn)行折線線段展示。監(jiān)測設(shè)備通常單個部署，體現(xiàn)在地圖上是點數(shù)據(jù)類型，可通過Marker類實現(xiàn)在地圖上的點標(biāo)注。

(2)柵格數(shù)據(jù)

包括衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)、高清航拍數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)等，將數(shù)據(jù)發(fā)布成WMS服務(wù)后，利用API中的Tile.layer自定義圖層類構(gòu)造WMS圖層，可實現(xiàn)柵格數(shù)據(jù)與地圖數(shù)據(jù)的疊加展示。

GIS數(shù)據(jù)的集成流程如圖 4所示，柵格數(shù)據(jù)可由GeoServer或者ArcGIS Server等第三方的GIS服務(wù)器將柵格數(shù)據(jù)文件發(fā)布為WMS服務(wù)，由API疊加到天地圖的底圖上展示。矢量數(shù)據(jù)通過Java服務(wù)端程序訪問數(shù)據(jù)庫，獲取到點、線、面相關(guān)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)，用WebService方式提供給前端，API將坐標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建出相應(yīng)的數(shù)據(jù)對象后加載到地圖上完成繪制。

2.1.2 監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化

(1)數(shù)據(jù)獲取

監(jiān)測數(shù)據(jù)由部署在監(jiān)測現(xiàn)場的傳感器采集獲得，經(jīng)過MCU模塊進(jìn)行基本的轉(zhuǎn)換處理與數(shù)據(jù)封裝后，由傳輸模塊通過TCP/IP協(xié)議發(fā)送到位于互聯(lián)網(wǎng)上的服務(wù)器端，服務(wù)器端通過前端接收程序?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行解析和預(yù)處理后，存入數(shù)據(jù)庫保存。在平臺運行中，業(yè)務(wù)邏輯層根據(jù)Web端的應(yīng)用服務(wù)請求，將數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、處理后返回給Web端，從而實現(xiàn)基于監(jiān)測數(shù)據(jù)的可視化、數(shù)據(jù)分析、報表操作等一系列面向最終用戶的功能(圖 5)。

(2)優(yōu)化查詢與數(shù)據(jù)可視化

監(jiān)測預(yù)警的應(yīng)用中，僅查看當(dāng)前監(jiān)測的實時值難以進(jìn)行科學(xué)評估，因此，平臺除了顯示實時監(jiān)測值以外，還需要以圖形化方式對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行直觀的動態(tài)分析對比，以了解災(zāi)害孕育過程、發(fā)展趨勢，便于總結(jié)客觀規(guī)律，提升防災(zāi)水平。常見的地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測包括雨量、深部位移、表面位移、裂縫、土體含水率等十余種數(shù)據(jù)類型，且平臺運行將積累海量的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)查詢及圖形化展示效率都需優(yōu)化設(shè)計。

為提升數(shù)據(jù)查詢效率，平臺采用EhCache配合MySQL實現(xiàn)數(shù)據(jù)緩存，作為進(jìn)程內(nèi)的緩存框架，能夠獲得比磁盤數(shù)據(jù)庫更高的訪問效率，減少從數(shù)據(jù)庫大量數(shù)據(jù)中檢索的耗時。平臺數(shù)據(jù)庫中的監(jiān)測數(shù)據(jù)將最近1個月內(nèi)數(shù)據(jù)置入緩存以便快速檢索，數(shù)據(jù)元素以K-V形式存放，采用LRU(Least Recently Used，最近最少使用)策略維護(hù)以提高命中率。即緩存元素帶有時間戳屬性，被訪問后將更新該時間戳，當(dāng)緩存容量不足需進(jìn)行數(shù)據(jù)淘汰時，時間戳離當(dāng)前時間最遠(yuǎn)的緩存元素將被清出；如果緩存中無所需數(shù)據(jù)，將直讀數(shù)據(jù)庫并寫入緩存以提高下次訪問命中概率。

圖4 GIS數(shù)據(jù)集成Fig.4 GIS data integration

圖5 監(jiān)測數(shù)據(jù)應(yīng)用流程Fig.5 The application flow chart for the monitoring data

數(shù)據(jù)動態(tài)圖表展示可更直觀地呈現(xiàn)災(zāi)害點監(jiān)測項的變化情況，為在瀏覽器端實現(xiàn)良好的圖表展示效果，平臺采用了JavaScript技術(shù)實現(xiàn)的可視化庫ECharts[14]。它可以流暢地運行在 PC 和移動設(shè)備上并兼容當(dāng)前絕大部分瀏覽器，底層依賴輕量級的矢量圖形庫 ZRender，可提供直觀、交互豐富、可高度個性化定制的數(shù)據(jù)可視化圖表；同時，ECharts通過增量渲染技術(shù)，支持Canvas/SVG 雙引擎渲染，能夠?qū)崿F(xiàn)千萬級數(shù)據(jù)量的渲染[15]。平臺基于ECharts庫能夠?qū)崿F(xiàn)前端對大量監(jiān)測數(shù)據(jù)的圖表可視化渲染，并且具有流暢的動態(tài)效果。其應(yīng)用流程如圖 6所示。

圖6 ECharts應(yīng)用流程Fig.6 The process of ECharts application

服務(wù)端檢索的數(shù)據(jù)將進(jìn)行基本的封裝，生成JSON數(shù)據(jù)對象作為圖表曲線數(shù)據(jù)項，通過定義tooltip、toolbox、xAxis、yAxis等內(nèi)容配置圖表的展示選項，在創(chuàng)建ECharts實例后，加載數(shù)據(jù)及配置項即可在頁面實現(xiàn)圖表渲染。渲染效果如圖 7所示，圖中加載了小時雨量數(shù)據(jù)(柱狀)以及地下深部3個位移量(曲線)。

2.2 風(fēng)險預(yù)警處理

2.2.1 預(yù)警設(shè)置

地質(zhì)災(zāi)害常見的監(jiān)測內(nèi)容包括地表變形、深部變形、地下水、氣象監(jiān)測等，不同的監(jiān)測內(nèi)容采用不同的監(jiān)測方法(表 1)。

表 1 地災(zāi)預(yù)警中常見的監(jiān)測方法Table 1 Some common monitoring methods in disaster warning

風(fēng)險預(yù)警按國家標(biāo)準(zhǔn)劃分為注意、警示、警戒、警報4個等級，平臺預(yù)警方案設(shè)計中主要有傳統(tǒng)的單體閾值預(yù)警及基于大數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)預(yù)警2種類型。

(1)閾值預(yù)警

通常一個災(zāi)害點會部署多種監(jiān)測設(shè)備，對于一個災(zāi)害點開展監(jiān)測工作時，需進(jìn)行地質(zhì)背景調(diào)查、災(zāi)害發(fā)育特征研究等前期工作，針對降雨、變形等因素確定主要災(zāi)害因子，并利用數(shù)值模擬等研究方法，針對諸如降雨量、變形量、地下水位等不同監(jiān)測內(nèi)容采用不同的定量值進(jìn)行閾值劃分，對應(yīng)不同的預(yù)警級別。平臺針對各監(jiān)測設(shè)備設(shè)定不同級別的警報閾值，實時監(jiān)測數(shù)據(jù)讀入時將與該設(shè)備設(shè)定閾值進(jìn)行對比，根據(jù)數(shù)值區(qū)間觸發(fā)警報事件。

圖7 ECharts數(shù)據(jù)加載Fig.7 Diagram showing the data load of ECharts

(2)機器學(xué)習(xí)預(yù)警

平臺運行期將積累大量監(jiān)測數(shù)據(jù)，也會產(chǎn)生一定量的具有風(fēng)險級別的預(yù)警記錄。對大量的監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，通過機器學(xué)習(xí)的方式對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建監(jiān)測預(yù)警模型算法，可豐富預(yù)警手段，并且與閾值預(yù)警互補，可獲得更為準(zhǔn)確的預(yù)警結(jié)果。

平臺利用機器學(xué)習(xí)算法中基于KD樹的K最近鄰分類算法(kNN)，通過對歷史監(jiān)測預(yù)警數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)行有監(jiān)督的機器學(xué)習(xí)，構(gòu)建訓(xùn)練模型，利用該模型對實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，得出對應(yīng)的預(yù)警等級。kNN算法的核心思想是根據(jù)一個樣本的特征空間中k個最相鄰樣本大多數(shù)所屬的類別，來判定該樣本的類別[16]。在平臺設(shè)計中，將監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，如將單位時間累積變形量、變形速率、24小時降雨量、當(dāng)前地下水位等數(shù)據(jù)作為計算屬性，根據(jù)當(dāng)前預(yù)警級別作為分類結(jié)果進(jìn)行訓(xùn)練，當(dāng)有新的監(jiān)測數(shù)據(jù)讀入后，根據(jù)當(dāng)前訓(xùn)練模型進(jìn)行計算，得出分類結(jié)果并存入數(shù)據(jù)庫。機器學(xué)習(xí)預(yù)警流程如圖 8所示。

圖8 機器學(xué)習(xí)預(yù)警流程Fig.8 The process of machine learning warning

2.2.2 警情推送

根據(jù)閾值或者機器學(xué)習(xí)模型判斷出的預(yù)警級別將存至數(shù)據(jù)庫，并將預(yù)警結(jié)果進(jìn)行推送提醒。從服務(wù)器到瀏覽器端的預(yù)警推送采用WebSocket實現(xiàn)，它是HTML5提供的一種在單個 TCP 連接上進(jìn)行全雙工通信的協(xié)議[17]。在其API中，瀏覽器和服務(wù)器只需進(jìn)行握手即可形成數(shù)據(jù)通道，實現(xiàn)數(shù)據(jù)通信。

平臺瀏覽器端采用了SockJS庫，它提供了一個連貫的、跨瀏覽器的JavaScript API，可創(chuàng)建一個低延遲、全雙工、跨域的WebSocket通道，且具有良好的瀏覽器兼容性，優(yōu)先使用原生WebSocket，在不支持WebSocket的瀏覽器中，會自動降為輪詢的方式。平臺服務(wù)端架構(gòu)中的Spring4可直接實現(xiàn)對WebSocket協(xié)議的支持。瀏覽器端只需要利用SockJS庫中的WebSocket類建立起與服務(wù)端的連接后，即可接收服務(wù)端發(fā)送的實時消息推送。

預(yù)警信息以上述方式由服務(wù)端將封裝了預(yù)警內(nèi)容的JSON數(shù)據(jù)發(fā)送到瀏覽器端，瀏覽器端解析后在頁面呈現(xiàn)報警信息(圖9)。

3 應(yīng)用實例

為驗證系統(tǒng)設(shè)計的可行性與穩(wěn)定性，將該平臺在深圳市鹽田區(qū)、寶安區(qū)等80多個監(jiān)測對象進(jìn)行了集成應(yīng)用，共計接入了180余臺各種類型的監(jiān)測設(shè)備。通過一年多的運行測試，系統(tǒng)達(dá)到了預(yù)期的設(shè)計目標(biāo)，在SOA的設(shè)計框架下實現(xiàn)對監(jiān)測對象及實時監(jiān)測數(shù)據(jù)的管理，能夠根據(jù)監(jiān)測數(shù)據(jù)情況推送預(yù)警信息，并正常完成了其他業(yè)務(wù)系統(tǒng)功能。系統(tǒng)的應(yīng)用，驗證了系統(tǒng)可實現(xiàn)實時的監(jiān)測，為系統(tǒng)在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警方面的應(yīng)用提供了一定的經(jīng)驗。

實現(xiàn)SOA架構(gòu)的平臺運行效果如圖 10所示，平臺基于WebGIS實現(xiàn)，可基于地理坐標(biāo)在地圖上顯示接入災(zāi)害監(jiān)測點，界面左側(cè)是功能列表，右側(cè)地圖區(qū)域為綜合業(yè)務(wù)展示區(qū)，可集成地圖展示數(shù)據(jù)及進(jìn)行所需業(yè)務(wù)操作：圖10-A加載了視圖區(qū)域內(nèi)的災(zāi)害監(jiān)測點，并對位置接近的點進(jìn)行了聚合展示處理；監(jiān)測數(shù)據(jù)可動態(tài)繪圖，圖10-B是選擇了監(jiān)測對象中的雨量計設(shè)備后，對選定時間段日降雨量和累計雨量的圖形化展示；圖10-C是設(shè)備的業(yè)務(wù)操作界面，可對監(jiān)測設(shè)備多條件檢索進(jìn)行狀態(tài)維護(hù)，以及設(shè)定預(yù)警閾值等相關(guān)操作；圖10-D為機器學(xué)習(xí)預(yù)警設(shè)置界面，可進(jìn)行相關(guān)參數(shù)設(shè)定，并顯示當(dāng)前風(fēng)險狀態(tài)，當(dāng)達(dá)到風(fēng)險級別時后臺會進(jìn)行推送。

圖9 預(yù)警推送顯示Fig.9 Display of warning information pushing

圖10 平臺運行效果Fig.10 Diagram showing the platform operation effect(A)災(zāi)害點分布與地理信息; (B)監(jiān)測數(shù)據(jù)接入與圖表展示;(C)監(jiān)測設(shè)備查詢管理; (D)機器學(xué)習(xí)預(yù)警設(shè)置與展示

4 結(jié)論

監(jiān)測預(yù)警平臺的建設(shè)涉及多類異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成與展示，采用SOA架構(gòu)將數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)服務(wù)進(jìn)行發(fā)布，能更好地實現(xiàn)系統(tǒng)業(yè)務(wù)功能的集成，及更好的可擴(kuò)展性與兼容性；同時，便于實現(xiàn)前端展示與后臺業(yè)務(wù)邏輯的分離，充分體現(xiàn)了低耦合、高內(nèi)聚的軟件設(shè)計思想，可較好地滿足地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測與預(yù)警平臺建設(shè)的需求。