高速公路气象监测预警系统设计方案

高速公路气象监测预警系统设计方案（精选6篇）

1.高速公路气象监测预警系统设计方案 篇一

唐山市气象监测预警系统及信息发布系统建设 的调查与思考

唐山市气象台 于志明

《国务院办公厅关于加强气象灾害监测预警及信息发布工作的意见》（国办发〔2011〕33号）提出：“加强气象灾害监测预警及信息发布是防灾减灾工作的关键环节，是防御和减轻灾害损失的重要基础”。“加快构建气象灾害实时监测、短临预警和中短期预报无缝衔接，预警信息发布、传播、接收快捷高效的监测预警体系。力争到2015年，灾害性天气预警信息提前15—30分钟以上发出，气象灾害预警信息公众覆盖率达到90%以上”。近几年，唐山市气象局非常重视气象灾害监测预警系统和信息发布系统的建设，气象灾害监测预警能力有很大提高，减少了因气象灾害造成的损失，为唐山市的防灾减灾工作做出了突出的贡献。本人通过一年来的调查和体会，认为唐山市的气象灾害监测预警系统和信息发布系统有必要根据新形势和新要求进一步改进与完善。

一、唐山市气象灾害监测预警系统及信息发布系统的现状。

1、气象灾害实时监测系统。

唐山市气象局近年来建设了200来个两要素区域自动气象站、三个海岛自动气象站、一个海上大浮标自动气象站，五套GPS水汽观测设备，安装了五套闪电定位仪和大气电场仪，安装了风廓线雷达。部分县(市)自主建设了一些六要素区域自动气象站和小气候观测站，唐山、遵化、迁安三地购置了气象应急指挥车。加之十一个国家级自动气象观测站资料，上级下发的MICAPS资料、卫星观测资料和雷达观测资料，组成了气象灾害实时监测系统。

2、预测预报系统的现状。

唐山市气象局现在的短临灾害性天气的预测预报除了依靠预报员的预报经验以及利用以往总结的灾害性天气预报指标进行预测预报外，对北京市气象局研发的短时临近预报系统（VIPS）进行了本地化运行，自主开发了基于卡尔曼滤波的温度精细化预报方法，正在对中国气象局推广的短临预报业务系统（SWAN）进行本地化应用研究。

3、气象灾害信息发布系统现状。

唐山市气象局的气象灾害预警信息的发布手段有电话、传真、96121电话语音自动答询、气象网站、官方微博、广播、电视、手机短信、电子显示屏等。服务对象涉及社会的各行各业，近年来逐步建立了气象信息员队伍，气象灾害预警信息能覆盖全市的农村、学校、厂矿和社区。

二、唐山市气象灾害监测预警系统存在的问题

1、各单位购置的多要素自动气象站、小气候观测站、应急指挥车的观测资料都落到本地，现代化的气象监测设备采集的信息未能集合到一起，市气象台负责全市灾害性天气的监测预警、气象预报的制作和气象服务的指导工作，但市气象台的业务人员有时不能及时调取气象监测资料，使这些现代化设备的作用大打折扣。

2、唐山市气象局灾害性天气的短临预测、预报工具特别是精细化预报产品还较少，有时还主要靠预报员的预报经验进行灾害性天气的预测预报。所发布的气象灾害预警信息在时间、强度、落区上有时会出现较大的误差。

3、由于现有的预警信号发布及解除的自动化程度较低，加之天气预报技术水平限制，气象灾害的监测预警还不能做到100%准确，有时会出现较大的误差。受目前预警预报能力的制约，各级台站为了避免灾害性天气漏报，普遍存在预警信息发布过多、过滥现象，容易引起接收人员的信息疲劳，不能很好地起到灾害预警信息的效果。

三、唐山市气象灾害监测预警和信息发布系统建设构想。

1、建立气象灾害实时监测综合显示平台。

由于县气象局的业务人员较少，预测预报技术力量不足，气象灾害的监测预报预警主要是由市气象台的预报业务人员负责，所以，应对现有的气象监测设备进行整合，在市气象台建立数据处理中心站和监测信息显示平台，使各种监测资料均能在市气象台显示，实现全市所有气象台站的资料共享。以便市县两级业务人员都能通过对各种资料的综合分析，提高气象灾害的预测预报准确率。

2、加强数值天气预报产品的本地化应用。

目前，MICAPS、VIPS、SWAN 等主要数值预报业务模式日趋完善，中央气象台、省气象台下发的其他数值预报产品也很多，市级气象台应加强这些数值预报产品的检验、解释应用和本地化工作，注意分析不同模式的差别、倾向性以及同一模式对目标系统预报的稳定性等问题，逐步完善本地的天气预报指标，使天气预报的制作逐步摆脱以半经验、半主观和定性描述为主的现状，减少或消除订正预报的主观随意性，提高天气预报和灾害性天气预警的准确率。

3、加强精细化天气预报与灾害性天气预警工具的研发与引进。随着唐山经济社会的发展，对天气预报准确率和精细化程度要求越来越高，预报业务人员应不断总结预报经验，根据业务工作实际需要开发一些精细化天气预报与灾害性天气预警产品，不断提高灾害性天气预警强度、落区、时段的精度。

2008年北京奥运会，北京市气象局开发了许多精细化天气预报产品，经过几年的运行，这些精细化天气预报产品经过修改完善已基本成熟，唐山市和北京毗邻，气象条件相似，唐山市气象台可根据需要引进北京市气象局的精细化天气预报产品，周边兄弟气象台站也有许多好的预报预警工具和经验。这些成果结合唐山市的实际情况进行本地化后即可投入业务化应用。

4、完善气象灾害信息发布系统建设。

为解决预警信息过度发布问题，同时又不至于发生漏发少发预警信息，特别是及时让政府管理和涉灾部门得到有关预警信息，以便及时采取防御措施，切实发挥预警信息的灾害警示和灾害防御准备作用。可采取“预警信息早通气机制”，在预警信息发布前的若干小时，即可向政府管理部门和涉灾部门发布在未来数小时将发生有关气象灾害预警信息，以便有关部门及时采取防御措施；而在气象灾害来临之前，再向公众发布气象灾害预警信息，避免气象灾害预警对公众过多过度发布问题。进一步完善预警信号种类和级别标准。在中国气象局颁布的《气象灾害预警信号发布与传播办法》的基础上，根据区域天气气候特点、地形地貌特征、工农业生产和百姓生活需求等，不断完善预警信号种类和级别标准。一是调整充实预警信号的分类，在中国局现有台风、暴雨、高温、寒潮、大风等14 类预警信号的基础上，根据实际情况增强预警信息与本区域灾害性天气的吻合度。二是修订预警信号的级别标准，根据气象灾害的类型以及可能造成的危害，尝试制订分地域的预警信号级别，增强预警信号与实际灾情的关联度，同时应适当减少低级别预警信号发布的频次，以避免其影响度、指导性的效果。

四、几点建议。

1、应协调有关科室和相关的县气象局将区域气象灾害监测资料整合到市气象台，由市气象台建设气象灾害综合监测平台供全市各气象台站共享。

2、针对气象灾害的监测预警和信息发布，市局应设立一些局内科研项目，鼓励业务人员钻研业务和自主开发。

3、应加强与兄弟台站的学习和交流，引进其他气象局相关的精细化气象预报工具和科研成果，并尽快进行本地化应用。

以上是本人一些粗略的调查和不成熟的想法，有错误和不足之处欢迎批评指正。

2011年11月3日

2.高速公路气象监测预警系统设计方案 篇二

随着经济建设的高速发展, 环境风险源的类型和数量也不断增加, 有火电厂、选矿厂、硫酸厂、甲醛厂等化工厂, 有毒或有害物质泄露等大气突发性污染事故发生的几率也大大增加。因此, 结合数值天气预报模式模拟大气污染物的扩散, 及时准确地监测和预报当地的突发性污染物扩散事件, 为决策部门提供准确信息以制定合理的应对策略, 及时疏散位于污染物影响区域的城市居民, 将有效降低人员的伤亡和财产的损失。

1 系统介绍

本系统的核心是数值天气预报模式WRF和污染扩散模式CALPUFF。WRF (Weather Research and Forecasting Model) 是美国国家大气研究中心开发的新一代中尺度非静力数值天气预报模式。WRF是具有较高分辨率的当今世界上最先进的中尺度气象数值模式之一。目前该模式在理论研究、实时预报以及资料同化等领域都已得到了广泛的应用。

CALPUFF为非定常三维拉格朗日烟团输送模式。可模拟的污染物有SO2、NOx、CmHn、O3、CO、NH3、PM10 (TSP) 、Black Carbon, 主要包括污染物之排放、平流输送、扩散, 干沉降以及湿沉降等物理与化学过程。CALPUFF模式为WRF和MM5等中尺度模式设计了接口, 使WRF等中尺度数值模式为CALPUFF扩散模式提供气象场, 从而能更有效地实现应急救援时对污染物的监测和预警能力, 在大气环境研究中被广泛应用。

图2-1为污染扩散应急救援预警系统结构示意图 (图略) 。系统主要分为4个部分:第一, 资料获取模块。本模块负责下载中尺度数值预报模式WRF初始场数据;第二, 气象模块。该模块主要负责预报未来两天的天气状况, 并提取出污染扩散模式需要的气象要素场, 输出到污染扩散模式;第三, 污染扩散模块。该模块包括CALPUFF系统的两个主要模块, 即CALMET和CALPUFF, 其读取气象模块输出的气象要素场并根据人工输入的污染物信息即可预报出污染物排放后未来时刻的污染物浓度分布情况;第四, 产品输出模块, 主要实现产品的可视化。

2 系统的流程与自动化的实现

2.1 系统设计流程

系统分为两大部分分别安装在LINUX平台和windows平台中。LINUX平台部分包括资料下载模块和中尺度天气模式。系统的运行流程 (图略) , 其中自动化运行部分都安装在linux平台上, 而其余的部分安装在windows平台。

Linux平台的自动化实现了资料的自动下载, 中尺度气象模式WRF的自动化运行, WRF后处理的自动运行。自动化的实现将在下一节中介绍

2.2 WRF模式自动化运行的实现

系统硬件主要是一台IBM服务器, 服务器安装LINUX操作系统。WRF模式自动化运行的实现主要利用SHELL程序来完成。Shel是介于使用者和UNIX/Linux操作系统之核心程序 (kernel) 间的一个接口, Shell提供使用者和核心程序产生交谈的功能。在本自动化运行系统中, 主要得运行脚本wrf_2.csh使用cshell来编写。

2.2.1 模式参数的传递与模式的定时启动

模式在运行中涉及到几个重要的参数:即文件路径、起始时间与预报长度, 这几个参数几乎贯穿在MM5的每个模块中。因此, 如何在模式的几个模块中传递参数和如何实现定时启动是实现自动化时首先要考虑的问题。

1) “文件路径”的传递

文件路径参数包含着程式在运行时需要用到的文件的路径, 将程式中同类别的文件放在同一个文件夹, 并将这些文件夹放在同一个目录, 在同一个程序段中, 需要指定文件路径的地方直接可以在SHELL文件中使用这些变量替代。

2) “起始时间”和“预报长度”的传递

起始时间是指模式预报的起始时间, 它决定着初始场资料的调用与模式运行中涉及到的全部时间设置。可以利用shell的date命令和倒引号``来定义起始时间, 并利用参数传递变量$来便捷的传递它。

3) 模式的定时启动

Crontab是UNIX/Linux系统下的定时任务触发器, 它通过cron服务使用户能够在指定的时间执行某些程序。使用时需先创建crontab文件, 创建好cron.dat文件后, 还需要使用命令“crontab cron.dat”进行安装, 安装后程序方可按照定时设置启动。

2.2.2 资料下载的自动化

本系统采用的GFS全球模式预报资料存放在匿名FTP中, 使用linux下的wget命令即可快捷下载。以下为下载模块的代码 (略) , 利用前面提到的时间参数传递, 即可马上定位到要下载的文件地址。系统通过循环的判断, 确定所需的文件下载完毕以后会自动退出下载流程, 进入下一步的运行。

2.2.3 各个模块自动化运行的实现

下载流程结束后即进入WRF的流程。而WRF得两个模块 (WPS和WRF) 都涉及时间参数和路径参数的设置, 能利用程序自动修改时间配置, 便可实现整个WRF模块的自动运行。CALWRF和CALMET也是通过同样的方法来实现自动化。

2.3 CALPUFF操作界面的制作与模拟结果的可视化

系统的操作界面和可视化都安装在windows平台下。Calpuff模式的主程序为calpuffl.exe, 配置文件为calpuff.inp。本系统利用VB语言制作一个简单易用的calpuff操作界面。

图1为该系统的主要控制界面, 上图是对点污染源的操作界面, 下面则是面污染源的操作界面。程序的功能大部分通过生成bat文件并执行来实现。

2.4网络构建和Web服务器的配置

在局域网搭建好以后, 我们通过网上邻居实现内部资源共享, 但有一个问题, 也就是要实现Windows系统与Linux系统互访并对对方的共享目录进行读写的功能。局域网示意图如图2。

2.5 Html/JavaScript网页设计

2.5.1在网页中添加GOOGLE MAP

本系统采用的可视化模块是基于Goole Map应用程序接口开发的一套网络应用程序。Google MAP API是美国谷歌公司提供的一个免费服务, 可以将Google MAP嵌入到自己的网页中, 并可以通过添加图层, 将信息叠加到地图上去。例如在网页中嵌入如下段落即可将google地图嵌入到自己的网页中去。

2.5.2地址解析

地址解析是将地址 (如“1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA”) 转换为地理坐标 (如纬度37.423021和经度-122.083739) 的过程, 您可以根据转换得到的坐标放置标记或定位地图。根据这一功能, 我们就可以实现地点的查询, 以便迅速确定污染源的地理位置。

3 结论

作者开发了贺州市应急救援污染扩散气象监测预警系统, 并完成系统的业务化运行。系统将在突发性大气污染事故中为相关部门快速提供气象条件信息, 并对大气污染的扩散情景作出预测, 为政府部门应急平台提供技术支持。该系统实现了:1) 中尺度模式WRF的数值预报系统的自动化下载、运行和输出;2) 将大气污染扩散模式CALPUFF的移植, 利用VB、VC++等工具实现了贺州市应急救援污染扩散气象监测预警系统的图形化界面;3) 基于Html/JavaScript网页设计技术的模拟结果可视化界面。

摘要：本系统是用于模拟突发性大气污染事件的数值模拟系统。本文主要介绍了系统的架构, 并探讨其开发过程中遇到的各个问题和解决方案。系统可以及时地监测和预报污染物浓度的分布及其发展变化的趋势, 为决策部门提供准确信息以制定合理的应对策略。

关键词：大气污染,监测预报,数值模拟,自动化

参考文献

[1]Scire, J.S., Strimaitis, D.G.and Yamartino, R.J., A User's Guide for the CALPUFF Dispersion Model (Version5.0) , Earth Tech, 2000.http://www.src.com/calpuff/download/CALPUFF_UsersGuide.pdf

[2]李江南, 吴池胜.在PC机上安装MM5的方法和运行要点.广东气象, 2004, 1:32-33.

[3]王华, 向军, 方可燕, 等.Linux从入门到精通.北京:中国水利水电出版社, 2000.

[4]张建海, 张广周.日本数值预报产品在MM5模式中的应用.气象与环境科学, 2007, 30 (4) , 66-70.

3.高速公路气象监测预警系统设计方案 篇三

介绍了西安城市暴雨内涝灾害气象预警系统的`技术路线及原理.该系统包含本地化的城市暴雨内涝仿真模型,并以城区加密气象自动站资料、多普勒雷达降水估算产品、数值预报产品、主观预报等作为实况和模拟用的降雨边界条件,结合西安市区地理地貌特征、城市规划、排水系统特征、排水规则、防洪工程等多方面的非气象资料建立而成,具备一定的内涝动态监测预报能力.对6月3日内涝过程进行了模拟,效果较好,能够满足预警需求.

作 者：王建鹏 薛春芳 薛荣 金丽娜 Wang Jianpeng Xue Chunfang Xue Rong Jin Lina  作者单位：西安市气象局,陕西,西安,710016 刊 名：灾害学  ISTIC英文刊名：JOURNAL OF CATASTROPHOLOGY 年，卷(期)： 23(z1) 分类号：P426.616 关键词：暴雨   强降水   内涝   预警   模拟   西安  

4.高速公路气象监测预警系统设计方案 篇四

2010-12-01 作者：尹振良、蒋红、朱睿、王锡洁、王思维、陈芳、刘勇

来源：2009年第八届ESRI中国用户大会论文集

前言

最近几十年来，经济和社会的快速发展为气象信息服务提出了日益增长、不断提高的需求。气象信息服务通 前言

最近几十年来，经济和社会的快速发展为气象信息服务提出了日益增长、不断提高的需求。气象信息服务通常包括决策服务、公众服务、专业服务等几大类别，针对不同的受众，其信息服务的内容和要求呈现多样化、多层次的特点。气象灾害预报预警业已成为气象预报及其信息服务部门日益重要的职责组成部分，并在不断满足全社会各个领域日益增长的需求的基础上向前发展。不同类型的气象灾害因其成因机制不同，影响的范围和频次都有很大的差异，针对不同的地理单元所造成的影响也有显著的不同。满足实际需求的气象信息服务普遍需要地理信息技术的支持。因此地理信息系统与气象信息服务业的有机结合成为目前发展的一个重要趋势。

随着Web Services技术的兴起，地理信息服务技术应运而生，面向服务的系统架构被放在了一个十分突出的位置上，地理信息共享、分析与可视化在一个新的起点上继续向前发展。针对气象信息服务行业而言，一旦气象预报结果出来，气象信息服务的时效性要求该结果必须立刻提供给多个信息服务部门使用和进一步分析处理，以往基于单机的信息服务系统越来越无法满足实际的需要，有必要发展基于Web Services、具有网络信息交换与共享服务特点的气象灾害预报预警地理信息系统。

本文拟结合青海省气象灾害预报预警地理信息系统探讨地理数据处理在气象灾害预报预警功能实现方面的应用。本系统采用ArcGIS Server for Java平台。地图服务及地理数据处理服务概述

ArcGIS Server是ESRI公司推出的一套后台基于ArcObjects搭建的强大的B/S开发工具，用于构建集中管理、支持多用户的企业级GIS应用平台。它不仅可以提供在线地图发布和在线地图浏览的功能,而且可以提供在线的地址编码服务(Geocode Service)、地理数据处理服务(Geoprocessing Service)、地理数据服务(Geodata Service)和3D地图服务(Globe Service)等。本系统在建设过程中实际使用到地图服务和地理数据处理服务的网上发布和功能调用。

地图服务是使用最多的一种ArcGIS Server服务。该服务可以支持发布二维地图(ArcMap的mxd文档)。通过该服务，用户可以访问以ArcMap组织的地图数据和地图表现样式。地图服务中还支持建模操作，OGC WMS和KML数据格式，以及在线编辑空间数据等功能。地图服务部署在ArcGIS Server上，运行中需要服务器对象管理器(SOM)和服务器对象容器(SOC)的支持。SOM主要在地图服务的管理、启动和关闭以及地图服务的运行服务器(SOC)的添加、删除及负载均衡方面起着专门的作用。SOC主要负责运行地图服务并处理应用层提交的请求。

地理数据处理服务就是将在ArcGIS Server服务器端建设好的地理数据处理模型或者包含一个地理数据处理模型工具层的地图文档发布为一个服务。地理数据处理模型是一个定义空间模型或地理数据处理工作流的工具，可以用可视化工具Model Builder创建地理数据处理模型，也可以用文本编程以脚本的方式创建模型。所有的地理数据处理工具可以用作创建模型中的处理，一个模型包含一个或多个处理，它们可以链接在一起，也可以不链接在一起。一个处理包含一个工具、输入和输出。通过构建地理数据处理模型，可以自动完成地理数据处理工作流。地理数据处理服务是一个基于Web的地理数据处理工具，客户端提交处理请求，服务器执行空间分析和建模，然后把执行结果展现在客户端，它便于组织内部数据的集中管理和操作，实现了功能的共享。

ArcGIS Server的服务可以通过Local或者Internet两种方式进行连接。Local方式直接连接到SOM上，通过AO进行交互，所以必须在本地有AO对象才可以进行连接。Internet方式直接连接到Web Service的引用地址，它是通过本地对象连接的。对于Java ADF而言，本地对象表示连接ArcGIS Server的类存在于本地JRE中。ArcGIS Server在发布每一个服务时，也同时发布了一个Web Service，因此我们可以通过Web Services的方式来直接访问ArcGIS Server上的服务，这样极大的提高了部署的灵活性。用户可以通过在Java中创建代理类的方式访问这个Web服务，如下图（图1）所示。本系统采用Internet方式在Java中创建代理类的方式来访问ArcGIS Server上的地图服务和地理数据处理服务。

图1.ArcGIS Server服务的两种连接方式 系统体系结构

本系统基于Web Services的理念，采用ArcGIS Server 9.3 + SQL Server + J2EE软件开发模式搭建了一个B/S架构的业务运行系统。整个系统自下而上可分为数据层、服务供给层和应用层三个部分（图2）。数据层主要包括基础地理数据库和气象数据库，存储在数据库服务器中，采用SQL Server进行气象历史数据、预报数据的有效存储与管理。地理数据采用ESRI Geodatabase数据模型，通过空间数据库引擎ArcSDE保存在SQL Server中。服务供给层的作用是从数据库中提取所需要的气象数据、地理数据，然后通过地理数据处理服务对数据进行处理分析，形成分别满足决策气象服务、公众气象服务、专业气象服务和气象信息发布需求的气象信息产品。这里需要用到地理信息系统空间数据及属性数据编辑功能、矢量数据叠置分析功能、地统计分析和栅格数据分析功能以及地图制图功能。这些功能通过ArcGIS Server Web应用程序定制或者地理数据处理服务来实现。应用层的主要内容就是定制一个易学易用的用户界面，用以实现有关气象信息与地理信息组合产品的网上发布，并进行用户访问控制，根据用户职能分别赋予不同的访问权限。

图2.系统体系结构示意图 基础地理数据库

本数据库包括基础地理数据、气象数据两个方面。其中气象预报结果需要经过处理和变换生成的矢量图层数据库和气象灾情服务信息数据库。数据库的组织采用ArcGIS空间数据库Geodatabase体系结构。在Geodatabase中，所有基础地理矢量数据、数字高程模型、遥感影像和数据表单均保存在一个地理数据库中，并组成层次分支结构。在地理数据库中包含一个数据集、一个数字高程模型、若干不同分辨率遥感影像，以及若干数据表单。数据集中包括所有的基础地理矢量数据。本地理数据库内容包括基础地理数据、数字高程模型、卫星影像数据，以及有关表单。所有数据存储在一个Geodatabase中，位于分支树顶端，以下包含一个数据集Albers，存储所有矢量数据。与该数据集并列的是各种影像数据、数字高程模型和表单数据。这就是说，所有矢量、栅格数据和影像数据均进行了地图投影转换，采用亚伯斯（Albers）等积圆锥投影进行数据存储和管理。相应地，其中特征属性表中的面积项是有意义的。地理数据库包括以矢量方式分层存储和管理的境界线、水系、交通、居民地、地貌等要素。数据集的分层命名与国家地形数据库数据命名方式一致。相应建立分县、乡（镇）社会经济统计数据库并通过通用政区编码字段与地理数据库中的图层建立链接关系，并参与空间数据的分析。5 系统功能

根据需求，本系统需要实现如下功能：

(1)基本信息查询检索功能：在Web页面上所有用户可以通过放大、缩小、漫游、查询、度量等工具进行青海省基础地理图层的操作，可以将有关图层显示和关闭，可以查询特征图层的属性数据表。

(2)气象数据导入及其处理：系统在气象台局域网中与MICAPS系统文件夹下的数据集保持链接关系，有权限的用户可以通过菜单和弹出对话框方式选择要导入的气象数据类型（如气温）、设置插值方法、设置等值线间距等参数。在服务器端完成数据格式从文本文件到ESRI Shapefile数据格式的转换，并实现气温、降水量、气压等气象要素的站点记录在地图上的显示，以及风向风速的风向杆标注；系统还可以调用服务器上的地理数据处理服务对站点数据进行插值等操作，最终以等值线或者等值面的形式显示在地图上。

(3)灾情范围的确定与在线勾绘：将数据编辑功能集成到网页中，授权用户根据天气形势分析结果，在网页上用鼠标手动编辑、交互式绘制灾害影响区域，用于发布灾害预警或者灾害损失评估分析。

(4)暴雨洪水预报：操作人员依据天气预报结果勾绘暴雨范围，系统将此暴雨区域与地理数据中的流域分区图层进行叠置分析，得到暴雨落地各个流域的范围大小，形成结果表单。进而如果知道暴雨量大小，就可以估计产生洪水径流量的多寡。

(5)灾害损失评估：操作人员依据天气预报或气象分析结果勾绘冰雹、干旱、暴雪等灾害性天气的影响范围，然后将该图层与政区图、草场资源分布图等进行叠置分析，结合政区图、草场资源分布图以及相关的统计数据分析灾害性天气可能造成的人口、财产损失，结果以表单形式存储。

(6)制图打印功能：以图像形式保存结果分析地图页面，或直接送打印机输出。

(7)灾情信息管理与快报生成：对参与灾情分析的气象站点进行管理，添加新站点，删除不再发挥作用的站点；进行灾情信息资源管理，添加新的气象灾情报告记录到数据库中，并对已有报告记录进行数据库维护；添加或修改灾情防止对策数据库记录；在这些数据库建设的基础上根据灾情预警决策的需要自动完成气象灾情快报的制作。

(8)用户管理：将系统用户分成系统管理员、数据库管理员、灾情评估分析员和普通用户四种类型，不同类型的用户赋予不同的操作权限。本模块可以创建、删除用户，并赋予相应的权限。

(9)基于Google Earth API的天气形势分析与预警模块：本模块基于Google Earth API，可充分有效地利用Google Earth丰富的地理信息和遥感影像资源，授权用户在气象数据导入完毕、灾害影响区域手动勾绘完毕后可以通过点击菜单将气象数据和灾害预警区域导出到三维显示平台，进而可以在三维场景下浏览气象数据和灾害预警数据。本模块集成本系统所建立的青海省基础地理数据集，实时叠加和更新等温线、等压线、降雨色斑图、灾害预警区域等数据，以及实时显示FY-2卫星云图、环青海湖公路自行车赛天气预报等功能。6 地理数据处理建模及其服务发布 6.1 数据格式转换及数据导入处理过程

由于原始的气象观测数据是以文本格式、单站点记录形式保存，无法实现在地图上标注及生成等值线等操作，进而也无法满足气象部门工作人员对气象数据的分析与判断，所以需要先将原始的气象数据转换成ESRI Shapefile数据格式，在此基础上再经过插值、平滑处理、定义投影坐标系、裁切、导入Geodatabase等一些列地理数据处理过程实现气象数据以不同的方式在地图上标注与显示，数据格式转换处理流程如下图所示（图3）。在本系统中，这一功能主要是通过建立地理数据处理模型发布地理数据处理服务来实现的。

图3.数据格式转换处理流程

在系统开发过程中，根据实际调研，需要将温度、降雨、气压、风向风速四类气象台站数据转换为地理数据在地图上进行标注显示。这四类数据中温度、降雨、气压既需要在地图上标注出单个观测站点的数据也需要把经过地理数据处理生成的等温线、等压线和降雨量色斑图显示在地图上；风向风速数据只需要将单个站点的观测数据用风向杆根据风速的大小在地图上标注出来即可。所以，系统建立了站点观测数据导入模型、等值线数据导入模型、降雨量数据导入导入模型、风向风速数据导入模型，以满足四类气象数据的格式转换与在地图上标注显示的要求。

站点观测数据导入模型（图4）实现如下功能：把温度、降雨、气压三类气象数据的站点Shapefile数据作为模型的输入数据，经过模型的处理操作后将输出数据拷贝到显示图层，进而完成站点观测数据在地图上的标注显示。系统在实现过程中，在地图文档中添加三个点状图层分别作为温度、降雨、气压三类气象数据的站点观测数据的显示图层。模型每次运行时，根据气象数据的类型决定把导入的站点观测数据拷贝到哪个显示图层。模型处理完成后，刷新地图页面即可实现新导入的数据在地图上显示。

图4.站点观测数据导入模型

等值线数据导入模型（图5）实现如下功能：把温度、气压两类气象数据的站点Shapefile数据作为模型的输入数据，经过模型的处理操作后将输出数据拷贝到显示图层，进而完成温度、气压数据以等值线的形式在地图上显示。

图5.等值线数据导入模型

降雨量数据导入模型（图6）实现如下功能：把12小时降雨、24小时降雨、过程降雨三类降雨数据的站点Shapefile数据作为模型的输入数据，经过模型的处理操作后将输出数据拷贝到显示图层，完成降雨数据以降雨量色斑图的形式在地图上显示。

图6.降雨量数据导入模型

风向风速数据导入模型（图7）实现如下功能：把风向风速数据的站点 Shapiefile数据作为模型的输入数据，经过模型的处理操作后将输出数据拷贝到显示图层，完成风向风速数据以风向杆形式在地图上显示。其中风向杆是通过风向杆字体ESRI Weather标注实现的，风向杆的旋转角度则是从原始数据中经过数据格式转换得到的旋转角度；风速的大小换算成风向杆字体大小的等级，再加上字体的其实ASCII值，便得到风速所对应的风向杆字体的ASCII码值，最后将ASCII码值赋给speed字段，用以在地图上标注显示。

图7.风向风速数据导入模型

6.2 灾情分析处理过程

本系统实现的灾情分析功能也是通过建立相应的地理处理模型实现的。灾情分析过程为：气象部门工作人员先手动在相应的灾害类型数据层上在线勾绘出灾害影响区域然后与Geodatabase 中的行政区划数据层或者流域分区数据层进行叠置分析(Intersect)，再经过自动计算受灾面积、生成DBF数据表、删除临时数据等地理数据处理过程，最后通过程序访问DBF表中的相关数据列显示在客户端页面上，即完成了灾害影响区域分析。灾情分析处理过程如下图所示（图8）。

图8.灾情分析处理流程

青海省境内经常发生的气象灾害及气象因素诱发的灾害主要有雪灾、暴雨洪涝及强降水、冰雹、干旱、雷电、低温冻害、大风、沙尘暴、山体滑坡和泥石流等九种灾害类型。系统在实现过程中根据这九类灾害在Geodatabase中建立九个多边形图层，每个多边形图层对应一种灾害类型。气象部门工作人员根据天气预报结果判断将要发生灾害时，即在相应的灾害类型图层上手动编辑出灾害影响区域，进而灾害区域在地图上根据不同的灾害类型用不同的颜色显示，达到灾害预警的目的。

系统的灾情分析处理主要是通过灾情分析处理模型实现的，灾情分析处理模型如下图（图9）所示。灾害影响区域作为模型的一个输入数据，行政区划或者流域分区作为模型的另一个输入数据，将两个输入数据进行叠置分析。模型在运行时根据灾害类型通过程序控制参与叠置分析的灾害影响区域数据层，同理行政区划层和流域分区层也通过程序控制哪一层参与叠置分析。叠置分析后，经过自动计算受灾面积、生成DBF属性表、删除临时数据等操作完成灾情分析处理。最终灾情分析结果将以统计报表形式在客户端显示。

图9.灾情分析处理模型

6.3 气象数据及灾害预警区域导出处理过程

系统本部分通过建立地理处理模型实现了将等温线、等压线、降雨量色斑图等气象数据和灾害预警区域数据导出成KMZ格式数据，以便气象数据和灾情预警区域在基于Google Earth API的三维显示平台上进行显示。数据导出过程如下图所示（图10）。系统将经过数据导入处理的气象数据和灾害预警区域数据拷贝到显示图层，添加到地图文档中。在地图文档中设置好数据的显示风格，然后地图文档作为地理处理模型的输入数据，经过地理处理过程转成KMZ格式数据，即可在三维显示平台浏览导出的数据。数据导出处理模型如下图所示（图11）。

图10.数据导出处理过程

图11.数据导出处理模型

6.4 地理数据处理服务发布过程

在将地理数据处理模型发布为地理数据处理服务时，ArcGIS Server对模型的输入、输出参数的数据类型有特殊的要求。以上所述的模型中，FeatureClass数据类型作为模型的输入参数，将模型发布为地理数据处理服务时系统就会报错，无法发布服务。本系统的解决方法是：先在Model Builder中建立模型，将模型集成在工具箱中；第二步建立脚本模型，通过脚本调用工具箱中的模型，脚本模型的输入、输出参数全部设置为String类型；每一个模型对应建立一个脚本模型，将脚本模型同样集成在工具箱中，最后将脚本模型工具箱发布为地理数据处理服务。这样就满足了地理数据处理服务对输入、输出参数数据类型的特殊要求。以等值线数据导入脚本模型为例，脚本代码如下图所示（图12）。

图12.等值线数据导入脚本模型

在ArcCatalog中，把建好的脚本模型工具箱，发布为地理数据处理服务。系统在运行时，用户在客户端浏览器通过发送访问请求到Web服务器，由Web服务器通过程序调用GIS Server上的地理数据处理服务，在GIS Server上完成数据的分析与处理，最后通过Web服务器把结果返回到客户端浏览器。这样就实现了地理数据处理服务的共享。

图13.气象要素在地图上显示

图14.灾情预警及评估分析

图15.灾情预警区域三维显示 结论

本文基于ArcGIS Server平台开发了青海省气象灾害预报预警地理信息系统，对地理数据处理服务在气象灾害预报预警方面的应用进行了探索。探索表明，在把原始气象数据转换成地理信息数据并在地图上显示的过程中，建立合适的地理数据处理模型并将模型发布成为地理数据处理服务是一种非常有效的方法。地理数据处理服务在WebGIS数据处理方面发挥了重要的作用。系统达到了预计的功

基于ArcGIS的地质灾害预报预警及应急指挥系统

1.前言

地质灾害预报预警及应急指挥系统是面向国土资源部门应用，以ArcGIS为技术平台，集地质灾害预警管理、地质灾害应急管理、地质灾害危险评估、地质灾害点监测管理和地质灾害信息发布管理等于一体的地质灾害防治综合管理系统。

2.总体设计

1）系统目标

根据国家和各地区地质灾害管理工作的有关规定，依照各地方地质灾害管理工作流程，以计算机技术为基础，以数据库为核心，以ArcGIS为平台，以网络传输为通讯手段，建立地质灾害预报预警及应急指挥系统，实现地质灾害预报预警分析及成果签批发布的自动化、科学化；实现地质灾害调查评价、规划、监测、预报预警、应急处置、搬迁治理等地质灾害数据的存储和共享利用；对突发性地质灾害作出分析、评估，为各级政府快速组织相关资源，实施抢险救灾，开展地质灾害防灾减灾工作提供决策依据和技术服务。

2）技术路线

本系统对地质灾害的发育特点、地质灾害发生的内在（如地形地貌、地质构造、地层岩性等）和外在致灾因素（如降雨、人类工程活动、植被破坏等）进行研究分析，结合现有地质灾害调查基础资料及各类关联因素数据进行运算分析，建立地质灾害预报预警模型，并通过充分利用ArcGIS平台提供的GIS技术手段，综合地质灾害预报预警模型的基础因子和诱发因子，生成地质灾害预报预警等级图。整个预报预警模型开发的技术路线如下图所示：

图：总体技术路线图

在本系统的研究开发过程中，对GIS技术的应用尤为重要，国土资源系统的核心是数据，海量的空间和属性数据势必要求通过具有海量数据管理能力的 GIS 软件来完成，由于ArcSDE本身所具有的海量数据存储、多用户并发访问、版本管理、长事务处理等强大优势，在本系统中引入ArcSDE作为空间数据存储和管理引擎，它利用Oracle关系数据库在数据存储、数据完整性等方面的先进技术手段，将海量空间数据（包括矢量数据和栅格数据）有机地组织和管理起来，通过其内部异步缓冲、空间索引等先进的机制，提供对空间数据的多用户高效并发访问，为本系统的高性能品质提供了有力的保障。

3.系统介绍

1）系统总体架构

系统采用“两网、一库、六系统”的应用架构，两网指利用现有的国土资源广域网和Internet外网网络资源；一库指建设地质环境与地质灾害信息库作为数据支撑；六系统指地质灾害数据库管理系统、地质灾害自动化预报预警系统、地质灾害综合管理信息系统、外网地质灾害信息发布系统、移动地质灾害信息查询系统及国土资源远程视频会商系统，系统间相互集成、共享数据、结合应用。系统总体架构如下图所示：

图：系统总体架构图

地质灾害数据库管理系统，提供基础数据的加工处理以及与气象部门、水利部门的气象、雨量、水利数据共享等，同时为其它相关部门业务系统（如水利部门的山洪预报系统）的运行提供数据支撑；

地质灾害自动化预报预警系统用于对地质灾害发生概率等级的分析计算，实现预报预警成果输出，为地质灾害应急指挥和受害群众的转移避让预案决策提供依据；

地质灾害综合管理系统和外网地质灾害信息发布系统实现对地质灾害信息应用管理，以及提供灾害预警发布、应急指挥和应急处置等功能，两者面向的用户不同分别部署。地质灾害综合管理信息系统通过政务信息网联接各级国土资源部门及相关政府部门，外网地质灾害信息发布系统从地质灾害综合管理系统中功能提取，运行在外网INTERNET环境中，适用于乡（镇）国土所用户及社会公众。

移动地质灾害信息查询系统通过无线网络满足地质灾害防治工作人员随时、随地了解最新地质灾害信息和及时上报地质灾害信息的需要。

应用系统与远程视频会商系统相连，实现综合会商。

2）系统功能

 预报预警

综合有关地质和地理基础信息、地质灾害信息和降雨量、人类工程活动程度等因素，从不同空间和时间尺度上分析地质灾害的发生概率和分布范围，从而做出较为准确的区域地质灾害预报预警。

 地质灾害信息管理

对各地质灾害隐患点信息进行全面管理；对地质灾害点灾情信息进行综合管理；提供地质灾害点分布图GIS功能。构建立体三维景观，逼真反映灾点所在位置的地形、地貌，并利用三维景观分析地质灾害点的空间信息。

 地质灾害监测管理

对群测群防信息、群测群防监测数据进行管理。支持多种监测数据上报方式，支持以网络上报或短信上报监测数据。

 预报预警信息发布

对预报预警信息进行发布。

 应急处置管理

对应急预案、地质灾害防治信息、群众转移预案及地质灾害点临时避让的信息进行管理。

 地灾评估治理

5.高速公路气象监测预警系统设计方案 篇五

1、建设完善山洪地质灾害及中小河流洪水数据库。通过和水利局、土地局等部门的联合，建立了较完善的数据库，提高了山洪地质灾害及中小河流防汛精细化气象预报预警系统预测的准确率；

2、改进小流域临界雨量分析与阈值，使之更符合本地区的要求；

3、建立格点化定量降水预报系统，包括QPF产品研发工作，相关产品已经业务化应用；

4、改进和完善山洪地质灾害及中小河流防汛精细化气象预报预警业务平台，添加了本地的山洪沟信息；

5、建立详细的山洪地质灾害及中小河流防汛精细化气象预报预警业务流程及业务规范；

6.高速公路气象监测预警系统设计方案 篇六

通过建立边坡远程监测、风险评价与灾害预警系统, 能及时、准确地掌握边坡的现状及预测边坡的稳定发展趋势, 能通过仿真模型分析实现预警、报警功能; 能实时采集边坡相关的技术数据, 给边坡的灾害防治工作起到指导作用。

1 高速公路边坡的特点

公路边坡是一个多因素耦合的、高度非线性的、跨越连续—非连续的复杂动态演化系统。影响公路边坡安全稳定性的因素众多, 包括地形地貌条件、坡体结构特征、岩土力学性质、岩体质量指标、风化破碎程度、构造裂面发育状态等内部因素, 以及水文地质条件, 地震及气象条件、人为活动等外部环境因素。

同时, 公路边坡系统又是一个具有随机性、模糊性、灰色性与未知性的不确定性系统, 定性信息与定量信息共存。首先, 边坡内部结构面、岩土力学参数等变量在空间上都表现出很强的随机性; 其次, 植被、地下水等因素对边坡稳定性的作用规律目前尚未完全掌握, 必须采用定性或半定量的模糊处理方式进行描述; 边坡体是经过地质历史长期演化形成的产物, 其演化历史过程不可能认识清楚, 导致边坡当前状态必然是灰色的, 部分信息已知而部分信息未知; 边坡环境变化、气象条件都是未来事件, 尽管可以预估, 但本质上是未知的。

2 基于物联网的监测系统

物联网 ( Internet of Things) 是通过射频识别 ( RFID) 、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备, 按约定的协议, 把任何物品与互联网连接起来, 进行信息交换和通讯, 以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。监测预警系统见图1。从技术架构上来看物联网可分为三层: 感知层、网络层和应用层。1) 感知层。在边坡上安装各类传感器及相关设备, 用来获取边坡监测点的地层位移、地下水位、水压、锚杆压力、倾角、雨量等相关信息。2) 网络层。通过敷设在边坡上的采集及发射装置, 利用GSM/GPRS/CDMA, 共同构建覆盖整条高速公路病害边坡的传输层, 实现物联网数据的交互、整合。3) 应用层。应用层实现远程监测和控制, 数据上报和信息共享功能, 取得的数据, 同分析、评价、、预警等系统相结合, 实现实时监测、、动态分析和及时预警。

随着传感器技术、计算机技术和通信技术的飞速发展, 各国开始致力于构建基于物联网 ( 传感网) 技术的地质灾害远程自动化监测系统。该系统由现场布设的各类分布式传感器、数据采集发射设备、传感器数据通讯网络和监控中心的数据处理软件构成, 以实现对地质灾害的全面感知和可靠传输。

3 边坡医院

边坡医院是仿照现实中医院的组织结构与运行模式建立起来的边坡远程监测预警系统, 主要服务于各类高速公路病害边坡的监测数据管理、稳定性分析评价和失稳预警预报等相应的工作。

边坡医院系统总体架构包括内外两大主界面和纵横两条主线。边坡医院科室及人员配置见图2。

3. 1 两大主界面

内部界面主要是面向医院员工, 每个科室都有各自的主界面, 每个员工都有各自不同的任务和权限, 彼此以网页方式开展业务和互动。外部界面主要是面向边坡所属单位, 每个单位都有自己的探视大厅, 每个边坡都有自己的探视室, 系统通过网页与微信的方式和所属单位相关负责人互动, 为所属单位提供关于边坡的详尽信息, 以及关于治理的意见和建议, 使所属单位能够及时做出合理决策。

3. 2 两条主线

纵线以科室设置与人员配置为主线, 主要包括一线科室、二线科室和探视大厅。一线科室包括挂号科、护理科、监测科、诊断科和外联科五个科室; 二线科室包括人事科、后勤科和档案室三个科室。

科室员工分为五类: 护士、巡视员、医生、后勤人员和院长, 其中护士在一线科室工作, 巡查人员在监测科工作, 医生在诊断科工作, 后勤人员在后勤科和档案室工作, 院长可以兼管所有岗位。

横线以数据的推送与展现为主线, 数据主要包括基础数据和监测数据。基础数据包括业主信息和边坡信息。

业主资料由挂号科录入, 边坡信息由护理科录入。监测数据又包括传感器数据 ( 物理) 和测点数据 ( 逻辑) , 经处理之后形成测点数据, 然后推送到监测科, 监测科对其数据进行判断、标识和加工, 然后由诊断科根据边坡信息和监测科的数据, 选择相应的模型或方法, 对边坡进行稳定性评价及风险评估, 数据经过外联科审核和发布, 通过探视大厅提供给用户, 后勤科对传感器及其设备进行管理, 最终所有数据由档案室负责整理归档, 以备后期查询。信息流程见图3。

4 结语

采用传统测量设备、定期人工现场观测的监测方法不仅劳动强度大、运行成本高, 而且效率低, 时效性差, 决策部门和专家难以及时了解地质灾害现场的动态监测结果, 难以做到“早发现、早治理、早预防”。因此, 采用自动化、远程化、高精度的边坡监测技术及设备已逐渐成为高速公路边坡管理的必然选择。

参考文献

[1]袁清国, 于忠阳, 魏民.物联网技术在煤矿的应用研究[J].山东煤炭科技, 2011 (5) :138-139.

[2]王鲁琦.谈基于物联网技术的山体滑坡监测预警系统[J].山西建筑, 2015, 41 (10) :57-59.

[3]周平根, 李昂, 张艳玲, 等.基于物联网技术的地质灾害监测预警系统的结构和功能[J].工程地质学报, 2013 (4) :46.