基于云計(jì)算的水資源管理預(yù)警專家決策系統(tǒng)

，

(西南科技大學(xué) a.特殊環(huán)境機(jī)器人技術(shù)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室；b.信息工程學(xué)院，四川 綿陽(yáng) 621010)

1 水資源管理決策

水資源是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施和基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，水資源信息化能夠全面提高水資源建設(shè)的效能及效益。水資源專家決策系統(tǒng)能夠?yàn)樗Y源數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)查詢、評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)、優(yōu)化管理與調(diào)度、統(tǒng)計(jì)分析和決策、水資源電子政務(wù)等提供支持[1-2]。為水資源規(guī)劃與管理走向信息化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。目前已有一些流域機(jī)構(gòu)和地區(qū)部門建立了相關(guān)的系統(tǒng), 如黃河下游水資源管理決策支持系統(tǒng)、邯鄲市水資源管理決策支持系統(tǒng)等。

云計(jì)算被視為信息技術(shù)的第3次IT浪潮，是我國(guó)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，已成為當(dāng)前全社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)。云計(jì)算是將分布式計(jì)算、并行計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)、虛擬化等融合發(fā)展的產(chǎn)物。本文基于云計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)了水資源預(yù)警的專家決策系統(tǒng)，系統(tǒng)采集了水資源相關(guān)的信息資源，并對(duì)這些信息資源進(jìn)行存儲(chǔ)、分析管理以及實(shí)時(shí)檢測(cè)，最終形成決策支持的軟件系統(tǒng)[3-4]。

2 系統(tǒng)模型

如圖1所示，該系統(tǒng)軟件分為4個(gè)層次，分別為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接口層、云計(jì)算平臺(tái)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用表示系統(tǒng)、用戶決策支持系統(tǒng)。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)接口層負(fù)責(zé)將實(shí)時(shí)信息數(shù)據(jù)資源通過(guò)實(shí)地傳感器遠(yuǎn)程通信獲得。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包括：①水情信息，包括河道、水庫(kù)、地下水的水位、流量、流速等；②雨量信息，包括雨量大小及分布；③工情信息，包括排澇泵站、閘站，灌溉泵站、閥門等，該信息要具有一定的時(shí)效性；④取水供水信息，包括城市供水、農(nóng)村供水監(jiān)測(cè)，包括用水量、水費(fèi)等。

云計(jì)算平臺(tái)層包括GIS系統(tǒng)、各種數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。GIS為整個(gè)信息系統(tǒng)提供地理支撐，所有工程信息的發(fā)布均在地圖上標(biāo)示。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要用于各類信息數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，便于上層的數(shù)據(jù)訪問(wèn)。同時(shí)云計(jì)算平臺(tái)層提供數(shù)據(jù)交換、傳輸、及共享[5-6]。

業(yè)務(wù)應(yīng)用層采用的是B/S構(gòu)架，該層主要負(fù)責(zé)：①信息資源的地理空間發(fā)布查詢與檢索；②泵站、閘站等水資源工程的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)；③灌溉預(yù)報(bào)及控制；④防汛抗旱指揮系統(tǒng)包括門戶網(wǎng)站、水量調(diào)度模型、洪水預(yù)報(bào)模型、防汛物資調(diào)度等。

用戶層主要是通過(guò)研究和分析系統(tǒng)提供的信息資源、數(shù)據(jù)和背景資料，采用仿真、智能模擬等手段建立決策模型，并通過(guò)人機(jī)交互功能進(jìn)行分析、比較和判斷，為正確的決策提供必要的支持。

3 系統(tǒng)建設(shè)的關(guān)鍵技術(shù)

本系統(tǒng)涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括：云計(jì)算技術(shù)、Ajax交互技術(shù)、Web GIS技術(shù)以及專家決策模型。

3.1 云計(jì)算技術(shù)

如圖2所示，云計(jì)算是在服務(wù)器、存儲(chǔ)器和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等硬件的基礎(chǔ)上運(yùn)用并行編程、數(shù)據(jù)管理、分布式存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的。

圖2 云計(jì)算結(jié)構(gòu)圖

3.1.1 并行編程

本系統(tǒng)采用的是Google開發(fā)的MapReduce并行編程模型，該模型的核心思想是將要執(zhí)行的問(wèn)題分解成Map(映射)和Reduce(化簡(jiǎn))的方式，如圖3所示，假設(shè)有M個(gè)Map操作和R個(gè)Reduce操作，先通過(guò)Map程序?qū)?shù)據(jù)切割成不相關(guān)的區(qū)塊，分配(調(diào)度)給大量計(jì)算機(jī)處理，達(dá)到分布式運(yùn)算的效果，再通過(guò)Reduce程序?qū)⒔Y(jié)果匯整輸出[7-8]。使用MapReduce開發(fā)并行處理程序時(shí)，需要編寫如下2個(gè)函數(shù)。

圖3 MapReduce 模型

(1) Map：(in_key,in_value)?{(keyj,valuej)|j=1…k};其中輸入?yún)?shù)in_key和in_value表示Map需要處理的原始數(shù)據(jù)，(keyj,valuej)是輸出結(jié)果對(duì)，是經(jīng)過(guò)Map操作后產(chǎn)生的中間結(jié)果。

(2) Reduce：(key,[value1,…,valuem])?(key,final_value)；其中(key,[value1,…,valuem])是Reduce的輸入?yún)?shù)，Reduce將輸入?yún)?shù)中相同的Key對(duì)應(yīng)的Reduce進(jìn)行歸并處理，最終形成(key,final_value)的結(jié)果。

3.1.2 分布存儲(chǔ)

云計(jì)算系統(tǒng)采用分布式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，使用冗余存儲(chǔ)的方式保證數(shù)據(jù)的可靠性，本系統(tǒng)采用的是Google的GFS(Google File System)文件系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以運(yùn)行于普通的硬件上，為大量的用戶提供高性能的服務(wù)。

3.1.3 數(shù)據(jù)管理方面

本系統(tǒng)采用的是Google的BT(BigTable)數(shù)據(jù)管理技術(shù)，與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不同，它把所有數(shù)據(jù)都作為對(duì)象來(lái)處理，形成一個(gè)巨大的表格，用來(lái)分布存儲(chǔ)大規(guī)模結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3.1.4 虛擬化技術(shù)

將軟件應(yīng)用與底層硬件相隔離，該技術(shù)可以將單個(gè)資源劃分成多個(gè)虛擬資源的裂分模式，也可以將多個(gè)資源整合成一個(gè)虛擬資源的聚合模式。

3.2 Ajax交互技術(shù)

由于信息傳輸量的增加，使得服務(wù)器在處理請(qǐng)求時(shí)，采用傳統(tǒng)的Web應(yīng)用同步交互方式時(shí)，只有當(dāng)最終響應(yīng)傳輸?shù)秸?qǐng)求時(shí)，整個(gè)頁(yè)面才會(huì)刷新顯示處理的結(jié)果，瀏覽器的用戶必須等待，使用戶的體驗(yàn)變得不連貫。

本文采用Ajax(Asynchronous JavaScript+XML)異步交互處理方式能較好解決該問(wèn)題，它將JavaScript和XML技術(shù)結(jié)合，使用SMLHttpRequest對(duì)象發(fā)送請(qǐng)求并獲得服務(wù)器端的響應(yīng)。如圖4所示，Ajax可以在不重新載入整個(gè)頁(yè)面的情況下使用JavaScript實(shí)現(xiàn)最終頁(yè)面的更新。因此在讀取數(shù)據(jù)過(guò)程中，用戶面對(duì)的不是白屏，更新是瞬間的，對(duì)用戶來(lái)講是一種連貫的感覺，界面的響應(yīng)速度得到顯著改善，從而提高了用戶體驗(yàn)。

圖4 異步交互技術(shù)

3.3 Web GIS技術(shù)

如圖5所示，Web GIS技術(shù)為地理信息和GIS服務(wù)提供了新的應(yīng)用平臺(tái)，通過(guò)Web GIS可在Internet上分布和出版空間數(shù)據(jù)，用戶只需使用通用的Web瀏覽器進(jìn)行空間數(shù)據(jù)瀏覽、查詢分析，具有廣泛的訪問(wèn)范圍、良好的可擴(kuò)展性、系統(tǒng)成本大規(guī)模降低、系統(tǒng)操作更簡(jiǎn)單等特點(diǎn)。

圖5 Web GIS技術(shù)應(yīng)用

3.4 專家決策模型

專家系統(tǒng)ES(Expert System)是一種模擬人類專家解決領(lǐng)域問(wèn)題的計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)，具有知識(shí)匯集、知識(shí)獲取與更新及啟發(fā)性推理的特點(diǎn)，能夠?yàn)闆Q策者、管理者提供訓(xùn)練、試驗(yàn)、仿真手段的能力[9-10]。

如圖6所示，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)的水資源預(yù)警專家決策系統(tǒng)通過(guò)傳感器提供降雨、氣象、溫度、濕度等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將其接入云服務(wù)器端，與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，運(yùn)用專家系統(tǒng)的基本原理和技術(shù)，總結(jié)和匯集水資源專家的大量經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，研究和分析系統(tǒng)提供的信息資源、數(shù)據(jù)和背景資料，采用仿真、智能模擬等手段建立決策模型。本文提供了智能灌溉決策系統(tǒng)模型。

圖6 專家決策系統(tǒng)

4 系統(tǒng)展示

4.1 水雨情查詢分析系統(tǒng)展示

本系統(tǒng)針對(duì)水雨情數(shù)據(jù)的特征：水雨情數(shù)據(jù)種類多、信息量大，又涉及空間分布，一般通過(guò)圖形與相關(guān)屬性數(shù)據(jù)結(jié)合，用地圖作為信息載體才能更完整地表達(dá)它們的空間屬性。

如圖7所示，采用GIS技術(shù)，可將一個(gè)地區(qū)區(qū)域分布圖(底層圖)顯示在計(jì)算機(jī)屏幕上，通過(guò)選取不同的信息區(qū)域，查詢、分析出該地區(qū)的水情信息，并輔以動(dòng)態(tài)編輯修改、查詢分析。利用WebGIS將地理信息發(fā)布于網(wǎng)絡(luò)上，在網(wǎng)絡(luò)的任意一個(gè)結(jié)點(diǎn)，用戶都能瀏覽到WebGIS站點(diǎn)上的水雨情數(shù)據(jù)，制作專題地圖，進(jìn)行空間查詢檢索以及空間分析。

圖7 雨水情監(jiān)視預(yù)警系統(tǒng)及其短信發(fā)送

4.2 汛情預(yù)報(bào)系統(tǒng)

如圖8所示，汛情預(yù)報(bào)系統(tǒng)能夠?qū)α饔驍?shù)據(jù)、模型參數(shù)、運(yùn)行條件等進(jìn)行配置，并且可以改變預(yù)報(bào)斷面和預(yù)報(bào)方案，以及組建水系預(yù)報(bào)流程；建立與實(shí)時(shí)雨水情數(shù)據(jù)庫(kù)、歷史洪水?dāng)?shù)據(jù)庫(kù)、洪水預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)庫(kù)、圖形庫(kù)、氣象產(chǎn)品資料庫(kù)等數(shù)據(jù)交換接口，特別是預(yù)警發(fā)布系統(tǒng)的信息交換接口；系統(tǒng)設(shè)計(jì)滿足分布式計(jì)算要求，減緩大量用戶同時(shí)進(jìn)行洪水預(yù)報(bào)操作時(shí)系統(tǒng)對(duì)運(yùn)行環(huán)境的壓力。

圖8 汛情綜合查詢及水位月報(bào)表

4.3 云計(jì)算的展示

該水資源預(yù)警專家決策系統(tǒng)是基于云計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)的，分為指揮中心和移動(dòng)終端2部分，因此可以通過(guò)中心站和移動(dòng)終端同時(shí)對(duì)各閘站防汛工作進(jìn)行指揮調(diào)度和通信聯(lián)絡(luò)，如圖9所示。實(shí)時(shí)掌握水雨情數(shù)據(jù)和水雨情動(dòng)態(tài)等各方面參數(shù)，為防洪安全分析、數(shù)據(jù)管理和調(diào)度決策提供實(shí)時(shí)、可靠、穩(wěn)定的依據(jù)，滿足水資源現(xiàn)代化的要求。

圖9 移動(dòng)終端系統(tǒng)及與中心站信息交互

5 結(jié) 論

水資源系統(tǒng)的好壞關(guān)系到國(guó)計(jì)民生的大事，而水資源管理當(dāng)前的現(xiàn)狀已不滿足實(shí)際的需要。本文設(shè)計(jì)的水資源預(yù)警專家決策系統(tǒng)利用云計(jì)算架構(gòu)實(shí)現(xiàn)了對(duì)水雨情數(shù)據(jù)和水雨情動(dòng)態(tài)、汛情等各方面參數(shù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并結(jié)合專家系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠分析及推理，最終為各級(jí)水資源單位提供有據(jù)可依的決策支持。

參考文獻(xiàn)：

[1] 左仲元.1-N預(yù)警發(fā)布架構(gòu)模型的研究及防洪減災(zāi)應(yīng)用[J].中國(guó)農(nóng)村水利水電,2012,(5):105-108. (ZUO Zhong-yuan. A Study of 1-N Early Warning Framework Model and Its Application to Flood Control and Disaster Reduction[J]. China Rural Water and Hydropower, 2012,(5):105-108.(in Chinese))

[2] 劉學(xué)峰,呂 娟,屈艷萍.發(fā)揮科技支撐作用提高抗旱減災(zāi)能力[J].中國(guó)水利,2011,(6):72-74. (LIU Xue-feng,LV Juan,QU Yan-ping.Science and Technology Play a Supporting Role to Improve the Drought Control and Disaster Reduction Ability[J]. China Water Resources, 2011,(6):72-74.(in Chinese))

[3] 李 喬, 鄭 嘯.云計(jì)算研究現(xiàn)狀綜述[J].計(jì)算機(jī)科學(xué), 2011, 38(4):32-37. (LI Qiao, ZHENG Xiao. Research Survey of Cloud Computing[J]. Computer Science,2011, 38(4):32-37.(in Chinese))

[4] PATON N W, ARAGAO M A T, LEE K,etal. Optimizing Utility in Cloud Computing through Autonomic Workload Execution[J]. IEEE Data Engineering Bulletin, 2009, 32(1):51-58.

[5] 李建勛，解建倉(cāng). 面向水利業(yè)務(wù)構(gòu)建的應(yīng)用支撐信息服務(wù)中心[J]. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào), 2013, 30(1): 71-75. (LI Jian-xun, XIE Jian-cang. Application Support Service Center for Water Resources Information[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2013, 30(1): 71-75. (in Chinese))

[6] 張永祿.新時(shí)期防汛抗旱工作存在的問(wèn)題及對(duì)策[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2010，(13)：288-289. (ZHANG Yong-lu.Problems and Countermeasures of Flood Control and Drought Relief Work in the New Period[J]. Modern Agricultural Sciences and Technology, 2010,(13)：288-289. (in Chinese))

[7] BUYYA R, RANJAN R, CALHEIROS R N. Modeling and Simulation of Scalable Cloud Computing Environments and the CloudSim Toolkit: Challenges and Opportunities[C]∥Proceedings of International Conference on High Performance Computing & Simulation. New York: IEEE Press. Leipzig, Germany, June 21-24, 2009：1-11.

[8] 張建勛,古志民,鄭 超.云計(jì)算研究進(jìn)展綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2010,27(2):430-433. (ZHANG Jian-xun, GU Zhi-min, ZHENG Chao. Survey of Research Progress on Cloud Computing[J]. Apolication Research of Computers, 2010, 27(2): 430-433. (in Chinese))

[9] 陳 康,鄭緯民.云計(jì)算:系統(tǒng)實(shí)例與研究現(xiàn)狀[J].軟件學(xué)報(bào),2009,20(5):1337-1348. (CHEN Kang, ZHENG Wei-min. Cloud Computing: System Instances and Current Research[J]. Journal of Software, 2009, 20(5): 1337-1348. (in Chinese))

[10] 申邵洪，莫曉聰，繆旭明. 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的取水遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 長(zhǎng)江科學(xué)院院報(bào), 2013, 30(11): 97-100. (SHEN Shao-hong, MO Xiao-cong, MIAO Xu-ming. Design and Implementation of Remote Monitoring System for Water Withdrawal Based on the Internet of Things Technology[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2013, 30(11): 97-100. (in Chinese))