樊 華，王斐斐，韓貞輝，李曉陽(yáng)

（河南省地震局, 鄭州 450018）

0 引言

地震災(zāi)害具有突發(fā)性和不可預(yù)測(cè)性，且易產(chǎn)生嚴(yán)重次生災(zāi)害，對(duì)人類(lèi)社會(huì)生活產(chǎn)生較大影響。因此，采取有效的地震災(zāi)后救援對(duì)減輕地震災(zāi)害影響具有非常重要的意義，而震后的災(zāi)情收集與處理分析就成為開(kāi)展應(yīng)急救援的重中之重。

地震應(yīng)急救援的首要基礎(chǔ)是震后快速獲取災(zāi)區(qū)的各種災(zāi)情信息。震后災(zāi)情獲取的速度影響著政府對(duì)災(zāi)情信息的了解程度，也影響著救災(zāi)工作的開(kāi)展規(guī)模和力度[1]。震后，省級(jí)地震部門(mén)通過(guò)各種途徑，迅速了解和收集地震破壞或影響情況，按時(shí)限將災(zāi)情信息上報(bào)中國(guó)地震局，同時(shí)報(bào)告省人民政府。

地震災(zāi)情信息快速獲取、評(píng)估、上報(bào)工作是地震應(yīng)急救援工作中非常重要的環(huán)節(jié)[2]。河南省地震局于2019年印發(fā)《河南省地震系統(tǒng)地震災(zāi)情快速收集處置預(yù)案》，明確了災(zāi)情報(bào)送原則、報(bào)送流程、報(bào)送內(nèi)容等，并提出“探索使用新技術(shù)、新方法開(kāi)展災(zāi)情快速收集工作”。

隨著科技的發(fā)展，災(zāi)情上報(bào)與收集的手段也逐漸多元化和自動(dòng)化，災(zāi)情數(shù)據(jù)的處理也更加智能，因此，河南省內(nèi)地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)的建立顯得尤為重要，作為系統(tǒng)核心的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)也是重中之重。許多專(zhuān)家學(xué)者也對(duì)此做了研究和探索，比如左天惠等[3]開(kāi)發(fā)的基于Android的廣西地震信息推送與災(zāi)情收集系統(tǒng)采用開(kāi)源的MySQL管理數(shù)據(jù)庫(kù)，因其屬于關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，可將數(shù)據(jù)保存在不同的表中，提高了速度和靈活性；陳維鋒等[4]采用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)和ArcGIS軟件，完成四川地震災(zāi)情數(shù)據(jù)建庫(kù)和綜合管理；劉文等[5]建立了基于Oracle10的Spring架構(gòu)，Spring結(jié)合Hibernate的持久化功能，無(wú)縫對(duì)接Oracle，Spring的靈活性也方便數(shù)據(jù)庫(kù)后續(xù)的更改。上述方法都對(duì)地震災(zāi)情信息數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)進(jìn)行了討論和研究，但是多偏重對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的管理，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的邏輯設(shè)計(jì)以及快速化建庫(kù)缺少較細(xì)致的討論。本文將基于PowerDesigner的數(shù)據(jù)庫(kù)分析建模功能，對(duì)地震災(zāi)情信息數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行邏輯設(shè)計(jì)，并利用SQL和Python設(shè)計(jì)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)基于PostgreSQL的快速建庫(kù)，為提高省內(nèi)地震災(zāi)情收集效率和輔助應(yīng)急人員進(jìn)行快速科學(xué)決策服務(wù)。

PowerDesigner是Sybase公司的CASE工具集，軟件幾乎包含了數(shù)據(jù)庫(kù)模型設(shè)計(jì)的全過(guò)程。使用該軟件能夠智能地進(jìn)行管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析，它將對(duì)象設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)縫地集成在一起，提供完整的企業(yè)分布式應(yīng)用系統(tǒng)的分析設(shè)計(jì)功能和建模解決方案，具有生成面向?qū)ο竽Ｐ蚈OM、概念數(shù)據(jù)模型CDM、物理數(shù)據(jù)模型PDM的建模功能[6]。

PowerDesigner支持許多流行的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)環(huán)境，如Oracle、PostgreSQL、MySQL等。本文基于該軟件設(shè)計(jì)河南省地震災(zāi)情數(shù)據(jù)庫(kù)表及其表之間的關(guān)聯(lián)，通過(guò)SQL和Python語(yǔ)言，將Power Designer的PDM對(duì)接PostgreSQL，實(shí)現(xiàn)智能化快速建庫(kù)，后期將基于PostgreSQL和PostGIS進(jìn)行管理應(yīng)用。

1 地震災(zāi)情數(shù)據(jù)庫(kù)分析

為滿(mǎn)足災(zāi)情信息的分析和成圖需求，數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)具備以下幾項(xiàng)功能：①GIS化，空間屬性信息是地震數(shù)據(jù)的標(biāo)配，GIS有利于數(shù)據(jù)應(yīng)用和共享；②規(guī)范化，規(guī)范準(zhǔn)確的災(zāi)情信息可以充分滿(mǎn)足災(zāi)情評(píng)估和減災(zāi)防災(zāi)的工作需求；③可擴(kuò)展化，即災(zāi)情數(shù)據(jù)庫(kù)在結(jié)構(gòu)上具有可擴(kuò)展性[7]。

災(zāi)情信息數(shù)據(jù)庫(kù)與其他數(shù)據(jù)庫(kù)相比，其中行政區(qū)劃、地震影響場(chǎng)等空間數(shù)據(jù)和災(zāi)情等屬性數(shù)據(jù)之間需要建立合理的連接，所以數(shù)據(jù)庫(kù)須支持非結(jié)構(gòu)化幾何數(shù)據(jù)，比如行政區(qū)劃圖等。目前較為普遍的方法一種是運(yùn)用空間數(shù)據(jù)庫(kù)引擎技術(shù)完成不同平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)傳遞；另外一種是數(shù)據(jù)庫(kù)生產(chǎn)商通過(guò)擴(kuò)展功能模塊實(shí)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理[8]，比如PostgreSQL的空間對(duì)象擴(kuò)展模塊PostGIS。本文使用第二種方法。

經(jīng)過(guò)詳細(xì)的需求調(diào)研和分析，該數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)基于以下5個(gè)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)：①災(zāi)情速報(bào)員、災(zāi)情評(píng)估員等用戶(hù)信息模塊；②地震發(fā)布情況模塊；③災(zāi)情收集與上報(bào)信息模塊；④統(tǒng)計(jì)報(bào)表模塊；⑤災(zāi)情渲染圖模塊。

2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)方案

2.1 可視化建模工具分析

數(shù)據(jù)庫(kù)采用PowerDesigner進(jìn)行建模設(shè)計(jì)?；谠撥浖膹?qiáng)大設(shè)計(jì)功能和可視化操作界面，可以快捷地編寫(xiě)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)，并搭建表關(guān)系，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)代碼變?yōu)橐荒苛巳坏臄?shù)據(jù)庫(kù)表，使得在數(shù)據(jù)庫(kù)前期的設(shè)計(jì)中能夠清晰地梳理復(fù)雜的數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)與表關(guān)系（圖1）。

圖1 PowerDesigner操作界面

2.2 數(shù)據(jù)分類(lèi)

本文梳理了震后地震災(zāi)情收集各步驟之間的關(guān)系（圖2），為創(chuàng)建物理數(shù)據(jù)模型（PDM）理清思路。將數(shù)據(jù)分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和操縱數(shù)據(jù)?；A(chǔ)數(shù)據(jù)包含基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、人員信息數(shù)據(jù)和計(jì)算數(shù)據(jù)等；操縱數(shù)據(jù)，又分為輸入數(shù)據(jù)和導(dǎo)入數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)是災(zāi)情收集表的主要來(lái)源，導(dǎo)入數(shù)據(jù)包含圖件、文檔以及GIS中產(chǎn)出的矢量數(shù)據(jù)等（表1）。

表1 數(shù)據(jù)分類(lèi)表

圖2 震后災(zāi)情信息收集流程

2.3 建立物理數(shù)據(jù)模型

選擇使用PowerDesigner直接創(chuàng)建物理數(shù)據(jù)模型（PDM），配置數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接PostgreSQL，并重點(diǎn)應(yīng)用其擴(kuò)展模塊PostGIS的空間信息服務(wù)功能。

2.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)主表設(shè)計(jì)

人員信息中的災(zāi)情速報(bào)員和災(zāi)情評(píng)估員的屬性數(shù)據(jù)需空間化處理，屬性表中坐標(biāo)信息屬性必填（Mandatory），便于震后系統(tǒng)提取震區(qū)人員信息以及在地圖上的分布展示。

災(zāi)情收集表是整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表的核心，為整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的主表，其結(jié)構(gòu)的合理性影響著后續(xù)的產(chǎn)出。為滿(mǎn)足數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，災(zāi)情收集表主要包含震區(qū)人員信息、有感程度、人員傷亡情況、經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響和空間信息等信息儲(chǔ)存字段（表2）。

表2 災(zāi)情收集表屬性

User_id為所有人員編號(hào)，包含災(zāi)情速報(bào)員、災(zāi)情評(píng)估員、相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和后臺(tái)信息管理人員，此項(xiàng)具有唯一屬性；地震事件采用日期和時(shí)間的阿拉伯?dāng)?shù)字編號(hào)，即：YYYYMMDDHHMMSS，此編號(hào)也視作地震事件的唯一編號(hào)；上報(bào)類(lèi)型分首報(bào)和續(xù)報(bào)；有感程度分4個(gè)類(lèi)型：①無(wú)明顯震感，②輕微有感，③明顯有感，④強(qiáng)有感；表中第二至七欄，屬性為非空。

基于災(zāi)情的協(xié)同機(jī)制，對(duì)災(zāi)情信息獲取設(shè)計(jì)了2種方式：①向下收集，以這種方式為主，即由后臺(tái)信息管理員（災(zāi)情收集員）根據(jù)地震影響場(chǎng)提取的地震影響范圍內(nèi)災(zāi)情速報(bào)員信息列表，主動(dòng)撥打電話并錄入災(zāi)情信息；②向上上報(bào)，即震區(qū)災(zāi)情速報(bào)員可在震后主動(dòng)登錄系統(tǒng)（微信小程序），自動(dòng)定位并填寫(xiě)信息上報(bào)。

綜合以上2種方式產(chǎn)出災(zāi)情收集表信息，利用災(zāi)情統(tǒng)計(jì)分析，生成災(zāi)情統(tǒng)計(jì)報(bào)表，報(bào)表可為災(zāi)情報(bào)告和災(zāi)情圖件提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.3.2 外部開(kāi)發(fā)需求

由于該災(zāi)情管理系統(tǒng)平臺(tái)基于微信小程序，考慮到用戶(hù)接入信息，需設(shè)計(jì)詳細(xì)的用戶(hù)表，主要包含用戶(hù)基本信息、用戶(hù)登錄信息及賬戶(hù)操作信息。

用戶(hù)基本信息來(lái)自上一部分的人員信息表，用戶(hù)登錄信息和賬戶(hù)操作信息則是登錄微信小程序后獲取的數(shù)據(jù)信息。為了簡(jiǎn)潔設(shè)置，將后2項(xiàng)整合在一個(gè)表里，即用戶(hù)賬號(hào)信息表，包含用戶(hù)登錄小程序并授權(quán)后所獲取的數(shù)據(jù)字段，如表面可見(jiàn)的賬號(hào)基本信息：微信名、昵稱(chēng)、頭像、性別、手機(jī)號(hào)等，以及隱藏代碼：臨時(shí)登錄憑證和用戶(hù)唯一標(biāo)識(shí)；賬戶(hù)狀態(tài)信息（可用/關(guān)閉）和首次、末次登錄時(shí)間等也是必設(shè)字段。

2.4 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)及各類(lèi)數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系

基于以上研究，本文共設(shè)計(jì)了災(zāi)情收集表、地震事件表、人員信息表、地震影響表、有感范圍采樣點(diǎn)表、有感范圍表、災(zāi)情報(bào)告表、當(dāng)前人員信息表、用戶(hù)賬號(hào)信息表等共計(jì)9個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)表用于地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)（圖3）。其中地震事件表、地震影響場(chǎng)表、當(dāng)前地震人員表、災(zāi)情收集表、有感范圍采樣點(diǎn)表、有感范圍表和災(zāi)情報(bào)告表通過(guò)地震事件進(jìn)行關(guān)聯(lián)；人員信息表、當(dāng)前地震人員表、用戶(hù)賬號(hào)信息通過(guò)人員編號(hào)關(guān)聯(lián)。人員編號(hào)因?yàn)槠湮ㄒ恍郧也豢筛拢O(shè)置為其所在表的主鍵（primary key），地震事件（編號(hào)）作為主要的外鍵（foreign key）建立了各表之間的關(guān)聯(lián)。

圖3 災(zāi)情信息數(shù)據(jù)庫(kù)PDM

3 數(shù)據(jù)庫(kù)生成

PowerDesigner將設(shè)計(jì)好的物理數(shù)據(jù)模型生成SQL腳本文件，進(jìn)行該項(xiàng)操作前需先確認(rèn)當(dāng)前數(shù)據(jù)庫(kù)DBMS設(shè)置為PostgreSQL，然后使用生成數(shù)據(jù)庫(kù)（Generate Database）功能將物理數(shù)據(jù)模型生成SQL語(yǔ)句并儲(chǔ)存，用于存取數(shù)據(jù)以及查詢(xún)、更新和管理災(zāi)情信息數(shù)據(jù)庫(kù)（圖4）。

圖4 PowerDesigner生成數(shù)據(jù)庫(kù)

為了與開(kāi)源GIS二次開(kāi)發(fā)更好的銜接，在數(shù)據(jù)庫(kù)模型建立之后，選擇使用Python設(shè)計(jì)語(yǔ)言對(duì)PostgreSQL數(shù)據(jù)庫(kù)表進(jìn)行后續(xù)操作，可在Python中鏈接PostgreSQL并寫(xiě)入SQL語(yǔ)句，完成數(shù)據(jù)庫(kù)表的快速建立。

4 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用于河南地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)。該系統(tǒng)是一套基于開(kāi)源GIS的災(zāi)情信息管理系統(tǒng)，針對(duì)現(xiàn)階段省內(nèi)地震應(yīng)急工作中存在的災(zāi)情收集效率不高的問(wèn)題，以小程序?yàn)槠脚_(tái)，使災(zāi)情信息收集多元化、精準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)分析處理智能化，地震災(zāi)情信息展示可視化，并能夠較為及時(shí)地產(chǎn)出震后相關(guān)報(bào)告，有效地輔助應(yīng)急人員進(jìn)行快速科學(xué)決策，提高地震災(zāi)情收集效率、提升地震應(yīng)急指揮能力。數(shù)據(jù)庫(kù)在PowerDesigner結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)后，使用Python的輕量化web框架flask搭建，flask框架作為橋梁連接了小程序與PostgreSQL災(zāi)情數(shù)據(jù)庫(kù)。

選取2021年3月7日河南南陽(yáng)（33.42°N，111.28°E）3.0級(jí)地震數(shù)據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)庫(kù)在系統(tǒng)中的應(yīng)用效果。系統(tǒng)獲取地震三要素后，調(diào)用地震影響場(chǎng)表，生成預(yù)估影響范圍，并根據(jù)面積均分為4個(gè)象限（圖5彩色圈），方便收集工作的分配。根據(jù)影響范圍，從庫(kù)中的人員信息表中檢索出坐標(biāo)落在該范圍內(nèi)的人員信息，即“當(dāng)前人員信息表”；點(diǎn)擊某一人員位置點(diǎn)，即可獲取人員信息；支持一鍵獲取手機(jī)號(hào)并撥打，以及代為填寫(xiě)災(zāi)情收集表（圖5）。

圖5 地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)應(yīng)用效果展示圖

查詢(xún)預(yù)估影響范圍內(nèi)的人員信息關(guān)鍵代碼如下：

災(zāi)情信息保存在災(zāi)情收集表中，該表系統(tǒng)展示如圖6，系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)信息后根據(jù)災(zāi)情報(bào)告模板產(chǎn)出《省內(nèi)地震災(zāi)情速報(bào)》（圖7），

圖6 災(zāi)情收集表頁(yè)面

圖7 省內(nèi)地震災(zāi)情速報(bào)

部分調(diào)用代碼如下：

5 結(jié)論與展望

1）數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)是河南地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的重要環(huán)節(jié)，PowerDesigner的模型設(shè)計(jì)功能提供了強(qiáng)大的平臺(tái)，物理數(shù)據(jù)模型的建立將抽象的代碼變?yōu)榭梢暬年P(guān)系圖，大大方便了數(shù)據(jù)庫(kù)各個(gè)庫(kù)表內(nèi)容的整理及表間關(guān)系的梳理，提高了設(shè)計(jì)效率。

2）通過(guò)對(duì)地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)的需求分析，建立物理數(shù)據(jù)模型，明確各表所包含內(nèi)容，梳理各表間的屬性關(guān)系，應(yīng)用于PostgreSQL，實(shí)現(xiàn)了災(zāi)情信息數(shù)據(jù)庫(kù)的建立。

3）數(shù)據(jù)庫(kù)為地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)提供了數(shù)據(jù)“倉(cāng)庫(kù)”，建立了災(zāi)情數(shù)據(jù)的資源目錄，方便數(shù)據(jù)共享，震后災(zāi)情數(shù)據(jù)可通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)供應(yīng)急專(zhuān)題圖等系統(tǒng)使用；實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的集中控制與管理，PostgreSQL特有的空間對(duì)象擴(kuò)展模塊PostGIS可以較好地管理地震災(zāi)情中的大量空間矢量數(shù)據(jù)，沉淀了數(shù)據(jù)庫(kù)的元數(shù)據(jù)信息，使信息可復(fù)用、有價(jià)值。

4）數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)于地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)，目的是提高河南省內(nèi)災(zāi)情信息的收集效率。經(jīng)過(guò)數(shù)次省內(nèi)2.0級(jí)以上真實(shí)地震的測(cè)試，使用效果較好，主要表現(xiàn)在2個(gè)方面：①快速選定預(yù)估有感范圍內(nèi)災(zāi)情速報(bào)員信息，并支持一鍵撥打電話以及代報(bào)災(zāi)情，提高了災(zāi)情獲取的效率；②快速整合分析已收集信息，并導(dǎo)出簡(jiǎn)報(bào)，提高快速輔助決策的效率。

5）數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)是一項(xiàng)長(zhǎng)期的過(guò)程，數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)涉及范圍等多方面都是在不斷發(fā)展和進(jìn)步中，后期還需要結(jié)合河南省地震災(zāi)情管理現(xiàn)狀，不斷完善和改進(jìn)，為“地震災(zāi)情信息管理系統(tǒng)”做好基礎(chǔ)工作建設(shè)，為河南省“災(zāi)情收集手段多元化和自動(dòng)化、災(zāi)情數(shù)據(jù)處理智能化”服務(wù)。