劉業(yè)森+郭良+張曉蕾+劉榮華

摘要：全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)類型多樣、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)關(guān)系復(fù)雜、專業(yè)性強(qiáng)。全國匯總數(shù)據(jù)量超過100 TB，省級(jí)平均數(shù)據(jù)量達(dá)到TB級(jí)，數(shù)據(jù)有效管理難度大。基于行政區(qū)劃隸屬關(guān)系和小流域兩條主線出發(fā)，設(shè)計(jì)全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模型，建立了對(duì)象實(shí)體模型、梳理了對(duì)象關(guān)系，利用ETL技術(shù)進(jìn)行海量數(shù)據(jù)的多級(jí)綜合與集成，形成多級(jí)數(shù)據(jù)綜合成果。在此基礎(chǔ)上，基于面向服務(wù)軟件架構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)與開發(fā)，實(shí)現(xiàn)了不同管理層級(jí)差異化信息組織、多維信息關(guān)聯(lián)分析、在線分析匯總統(tǒng)計(jì)等功能。解決了全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)工作中海量多源數(shù)據(jù)管理、不同業(yè)務(wù)層級(jí)需求差異化等問題，可為各級(jí)山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)管理與共享提供參考。

關(guān)鍵詞：山洪災(zāi)害；調(diào)查評(píng)價(jià)；數(shù)據(jù)倉庫；數(shù)據(jù)模型

中圖分類號(hào)：P426文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：

16721683（2017）06019607

Abstract：The results of the national investigation and evaluation of mountain flood come in various data types and large data volume，with complicated data structure and high degree of specializationThe national data volume reaches 100T，and the average provinciallevel data volume reaches TB scaleIt is difficult to manage these data effectivelyIn this paper，we designed a data model for national investigation and evaluation of mountain flood based on administrative division and small watershed，and established an entity model of the objects and analyzed the relationships of the objectsWe used ETL technology to realize multilevel aggregation and integration of massive dataOn this basis，we designed and developed a data management platform based on the serviceoriented software architecture，and realized various functions such as differentiated information organization of different management levels，multidimensional information correlation analysis，and online analysis and summaryThe construction of this platform solved some problems in national mountain flood investigation and evaluation such as multisource massive data management and differentiated demand of different business levelsIt can provide reference for management and sharing of mountain flood investigation data at all levels

Key words：mountain flood；investigation and evaluation；data warehouse；data model

我國山丘區(qū)自然地理環(huán)境復(fù)雜、極端災(zāi)害性天氣頻發(fā)、人類經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)劇烈，多種因素共同影響，造成廣大山丘區(qū)山洪災(zāi)害頻繁，每年導(dǎo)致大量人員傷亡。據(jù)統(tǒng)計(jì)，近年山洪災(zāi)害死亡人數(shù)占洪澇災(zāi)害死亡人數(shù)的比例上升到80%左右[1]。為做好山丘區(qū)山洪災(zāi)害防御，減少人員傷亡，水利部、財(cái)政部在前期山洪災(zāi)害防治非工程措施基礎(chǔ)上，聯(lián)合啟動(dòng)了山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)工作[1]。

山洪災(zāi)害主要是由山丘區(qū)突發(fā)溪河洪水造成的，作為一種自然災(zāi)害，既有災(zāi)害系統(tǒng)的共性，又有其特殊性。通過對(duì)全國山丘區(qū)范圍的山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)，調(diào)查清楚山洪災(zāi)害系統(tǒng)的孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體等各方面數(shù)據(jù)。孕災(zāi)環(huán)境包括下墊面情況、匯流條件、涉水工程等；致災(zāi)因子包括突發(fā)降雨、植被破壞等；受災(zāi)體包括重點(diǎn)村鎮(zhèn)、沿河村落、企事業(yè)單位等。依據(jù)現(xiàn)狀調(diào)查情況和歷史數(shù)據(jù)，進(jìn)行全國山丘區(qū)山洪災(zāi)害危險(xiǎn)程度的分析評(píng)價(jià)，計(jì)算沿河村落的防洪能力，確定預(yù)警指標(biāo)。最終為山洪災(zāi)害防治提供數(shù)據(jù)和技術(shù)支撐[23]。

截至2016年底，全國已經(jīng)基本完成29個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)的山洪災(zāi)害防治區(qū)的山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)工作，通過全國各級(jí)審核匯集工作，各地的調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)陸續(xù)匯總到中央級(jí)節(jié)點(diǎn)，形成了山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)庫。匯總的成果數(shù)據(jù)具有類型多、涉及范圍廣、邏輯關(guān)系復(fù)雜等特點(diǎn)，需要有一套完善的軟件平臺(tái)進(jìn)行管理與共享，以發(fā)揮數(shù)據(jù)的最大價(jià)值。

1調(diào)查評(píng)價(jià)成果描述

各地匯總到中央級(jí)國家數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，主要包括調(diào)查數(shù)據(jù)和分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)兩部分。調(diào)查數(shù)據(jù)是指通過內(nèi)業(yè)收集資料填報(bào)和外業(yè)調(diào)查測(cè)量形成的一次成果，包括全國防治區(qū)的普查和沿河村落數(shù)據(jù)的詳細(xì)調(diào)查[4]。分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)是指在調(diào)查數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過分析評(píng)價(jià)形成的二次成果，包括小流域暴雨洪水分析成果、沿河村落防洪能力評(píng)價(jià)成果、沿河村落的臨界雨量或臨界水位成果等內(nèi)容[5]。endprint

匯總到中央級(jí)數(shù)據(jù)庫的全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)總量超過100 TB，總記錄上億條條，文檔資料和多媒體文件超過千萬個(gè)，空間標(biāo)繪對(duì)象900多萬個(gè)。數(shù)據(jù)內(nèi)容見表1。

全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)主要特點(diǎn)如下。

（1）空間覆蓋范圍廣。

山洪災(zāi)害調(diào)查范圍為全國山丘區(qū)區(qū)（香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、江蘇省和臺(tái)灣省除外）、涉及29個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）和新疆生產(chǎn)建設(shè)兵團(tuán)，共計(jì)2 058個(gè)縣級(jí)行政區(qū)域、涉及國土面積約700萬km2。

（2）數(shù)據(jù)類型多樣。

調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)包括業(yè)務(wù)表格數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、照片數(shù)據(jù)、成果報(bào)告等。成果內(nèi)容以業(yè)務(wù)表格為主，具有空間位置信息的對(duì)象標(biāo)繪了空間圖層，針對(duì)自然村、橋梁等14類調(diào)查對(duì)象在外業(yè)調(diào)查中還拍攝了照片數(shù)據(jù)。山洪災(zāi)害分析評(píng)價(jià)工作是基于調(diào)查成果展開的，成果內(nèi)容包括分析評(píng)價(jià)成果表、分析評(píng)價(jià)專題圖和成果報(bào)告等。

（3）數(shù)據(jù)多級(jí)匯總。

在村落層級(jí)，包括村落情況調(diào)查數(shù)據(jù)、河道斷面實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)、沿河居民戶宅基高程測(cè)量數(shù)據(jù)、監(jiān)測(cè)預(yù)警設(shè)施、涉水工程等大量現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)；在縣一級(jí)，包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況調(diào)查數(shù)據(jù)、分析評(píng)價(jià)成果匯總數(shù)據(jù)等；省市一級(jí)，匯總各縣調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，又包含了水文氣象收集數(shù)據(jù)；中央級(jí)，在匯總各省上報(bào)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，包括國家基礎(chǔ)地理庫中的基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)、全國土地利用數(shù)據(jù)、全國植被覆蓋數(shù)據(jù)、全國土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)等全國范圍數(shù)據(jù)。

（4）數(shù)據(jù)應(yīng)用主題與層級(jí)多樣。

山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)工作的主要目的是服務(wù)于山洪災(zāi)害防治，既要用于村級(jí)山洪災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警，也用于縣級(jí)單位的災(zāi)害監(jiān)測(cè)、應(yīng)急指揮，還要服務(wù)于省、流域、國家層面的山洪災(zāi)害防治規(guī)劃、投資匹配等宏觀尺度。對(duì)于一些山區(qū)建設(shè)，如山區(qū)基礎(chǔ)工程建設(shè)、山區(qū)交通建設(shè)與規(guī)劃等，都需要山洪災(zāi)害防治相關(guān)數(shù)據(jù)作支撐。

2調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)組織設(shè)計(jì)

21全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模型設(shè)計(jì)

目前已有許多災(zāi)害類數(shù)據(jù)模型相關(guān)研究，如地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)模型、時(shí)空數(shù)據(jù)模型、基于事件的數(shù)據(jù)模型等[69]，這些模型研究從不同角度出發(fā)，解決了相應(yīng)的問題。但對(duì)于全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)而言，存在兩方面問題，第一，大部分的數(shù)據(jù)模型基于災(zāi)害事件，或者自然條件等連續(xù)類數(shù)據(jù)，很少涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)類統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中，社會(huì)經(jīng)[HJ203mm]濟(jì)類數(shù)據(jù)是非常重要的內(nèi)容；第二，沒有考慮數(shù)據(jù)的多級(jí)綜合，全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)存在全國、省、市、縣、鄉(xiāng)、村各種管理級(jí)別的應(yīng)用特征。因此，山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模型的設(shè)計(jì)，既要融合自然條件類與社會(huì)經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)，尤其需要能夠表達(dá)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)系，又要能解決同源數(shù)據(jù)的多級(jí)匯總問題。

本文綜合運(yùn)用空間對(duì)象建模理論、面向?qū)ο蠓椒?，遵從統(tǒng)一建模語言（UML）標(biāo)準(zhǔn)，借鑒水利普查數(shù)據(jù)模型、ArcHydro數(shù)據(jù)模型等方面的理論和經(jīng)驗(yàn)[1012]，設(shè)計(jì)山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)模型。建模過程采用了從實(shí)體對(duì)象到數(shù)據(jù)對(duì)象、從邏輯結(jié)構(gòu)到物理存儲(chǔ)、從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到業(yè)務(wù)應(yīng)用的技術(shù)路線，實(shí)現(xiàn)了從山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)實(shí)體對(duì)象到空間要素對(duì)象，再到邏輯數(shù)據(jù)對(duì)象，再到物理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)象的層層深化與設(shè)計(jì)。建立了對(duì)象的全息模型，基于更新匯總機(jī)制的多級(jí)元數(shù)據(jù)控制，體現(xiàn)數(shù)據(jù)的概化抽取融合。通過分析山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)實(shí)體對(duì)象及其關(guān)系，在對(duì)象分類基礎(chǔ)上，進(jìn)行對(duì)象類關(guān)系建模。數(shù)據(jù)模型以自然村和小流域?yàn)閮蓚€(gè)核心對(duì)象，進(jìn)行各類信息的匯總與關(guān)聯(lián)。

按照行政區(qū)劃隸屬關(guān)系和小流域兩條主線，以自然村和小流域?qū)ο鬄楹诵膶?duì)象，梳理山洪災(zāi)害系統(tǒng)中的承災(zāi)體、孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、歷史災(zāi)情等數(shù)據(jù)對(duì)象。社會(huì)經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)（承災(zāi)體對(duì)象），以自然村為核心，利用行政區(qū)劃隸屬關(guān)系，梳理山洪災(zāi)害防治區(qū)內(nèi)的人口、財(cái)產(chǎn)、企事業(yè)單位等相關(guān)社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息。自然條件類數(shù)據(jù)（孕災(zāi)環(huán)境），以小流域?qū)ο鬄楹诵?，梳理自然環(huán)境（地形、地貌、植被覆蓋、土地利用）、涉水工程（橋梁、路涵、塘堰壩）、歷史水雨情、暴雨資料等自然類信息，見圖1。社會(huì)經(jīng)濟(jì)類數(shù)據(jù)和自然條件類數(shù)據(jù)通過自然村、小流域兩個(gè)對(duì)象建立聯(lián)系。

基于實(shí)體對(duì)象模型，分析對(duì)象之間及對(duì)象內(nèi)部數(shù)據(jù)元之間的邏輯關(guān)系，將對(duì)象關(guān)系分為三類：拓?fù)潢P(guān)系、關(guān)聯(lián)關(guān)系、數(shù)值關(guān)系。拓?fù)潢P(guān)系反映實(shí)體之間的空間邏輯關(guān)系；關(guān)聯(lián)關(guān)系反映實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)，指對(duì)象與對(duì)象之間有邏輯上或指向上的關(guān)聯(lián)；數(shù)值關(guān)系反映實(shí)體數(shù)值型屬性字段之間的關(guān)系，見表2

22調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)多級(jí)綜合

全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)要滿足不同層級(jí)的應(yīng)用以及實(shí)時(shí)查詢、管理，以及在線分析、統(tǒng)計(jì)、深度挖掘?；诖耍胶闉?zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)組織引入數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)。數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）的概念，由數(shù)據(jù)倉庫之父比爾·恩門（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”中提出[13]。數(shù)據(jù)倉庫的思路是面向主題，并能夠反映數(shù)據(jù)歷史變化的數(shù)據(jù)集合，適用于管理決策支持，并具有聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）能力，能夠支撐數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)。數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在通信、銀行、保險(xiǎn)等數(shù)據(jù)密集型行業(yè)，都已經(jīng)有成熟應(yīng)用[1417]。在水利行業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、工程管理、大壩安全、調(diào)度決策中，也已經(jīng)有了一些數(shù)據(jù)倉庫的應(yīng)用[1820]。

本文基于全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)關(guān)系，進(jìn)行同源數(shù)據(jù)的多級(jí)集成與綜合，處理流程見圖2。采用數(shù)據(jù)ETL工具，對(duì)數(shù)據(jù)庫中的現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查數(shù)據(jù)和分析評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維深入分析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行不同主題的抽取與聚集，形成山洪災(zāi)害成果的多維視角，為山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)工作提供統(tǒng)一的、面向分析的決策支持環(huán)境。山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)具有多種管理維度，包括不同批次和數(shù)據(jù)采集時(shí)間的時(shí)間維，包括全國省市縣鄉(xiāng)村的隸屬關(guān)系維，包括表格、圖層、多媒體的格式維、包括社會(huì)經(jīng)濟(jì)、歷史災(zāi)害、自然條件的屬性維，還包括基于流域匯流關(guān)系的匯流關(guān)系維度。本文基于OLAP技術(shù)，采用星型及雪花模型，以事實(shí)表為基礎(chǔ)，建立多維數(shù)據(jù)集，以及組織匯總的數(shù)據(jù)立方體，通過切片、旋轉(zhuǎn)、上卷、下鉆等分析模型剖析數(shù)據(jù)，能夠從多個(gè)角度，多個(gè)側(cè)面觀察數(shù)據(jù)倉庫中的工具，最后利用可視化工具進(jìn)行表達(dá)，可以更直觀、深入的理解數(shù)據(jù)的內(nèi)涵。endprint

山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)主題分為調(diào)查評(píng)價(jià)工作量情況、社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況、數(shù)據(jù)批次信息、數(shù)據(jù)質(zhì)量情況等，在BI層面上，除傳統(tǒng)的報(bào)表、圖表之外，根據(jù)山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的每類主題結(jié)合GIS制圖技術(shù)進(jìn)行表達(dá)。如調(diào)查評(píng)價(jià)工作量情況表，按數(shù)據(jù)報(bào)送批次和時(shí)間，從所有實(shí)體調(diào)查對(duì)象數(shù)據(jù)庫表中抽取調(diào)查對(duì)象個(gè)數(shù)、標(biāo)繪對(duì)象個(gè)數(shù)、多媒體文件個(gè)數(shù)，并對(duì)一些關(guān)鍵指標(biāo)進(jìn)行抽取匯總，包括防治區(qū)人口、危險(xiǎn)區(qū)人口、防治區(qū)面積等。由于山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)大部分對(duì)象有空間位置標(biāo)繪信息，因此采用GETL（GIS+ETL）方式進(jìn)行部分?jǐn)?shù)據(jù)信息的綜合，以沿河村落臨界雨量為例，通過分析評(píng)價(jià)名錄表，關(guān)聯(lián)臨界雨量信息表，讀取臨界雨量，通過關(guān)聯(lián)行政區(qū)劃名錄表，獲取沿河村落坐標(biāo)，用沿河村落坐標(biāo)與所在流域進(jìn)行空間查詢，得到流域各時(shí)段設(shè)計(jì)暴雨，臨界雨量與設(shè)計(jì)暴雨比對(duì)，確認(rèn)所選區(qū)域沿河村落的臨界雨量成果信息表和分布圖。

3成果管理平臺(tái)技術(shù)實(shí)現(xiàn)

31基于共享平臺(tái)的技術(shù)架構(gòu)

基于數(shù)據(jù)模型和同源數(shù)據(jù)多級(jí)綜合成果，進(jìn)行全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果管理平臺(tái)的框架設(shè)計(jì)和功能設(shè)計(jì)。為方便數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)功能的擴(kuò)展與復(fù)用，系統(tǒng)采用分層設(shè)計(jì)和面向切面編程方法[2123]，層次上分為數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)訪問層、數(shù)據(jù)模型層、業(yè)務(wù)邏輯層、控制器層、應(yīng)用接口層以及視圖層七個(gè)層次，見圖3。

數(shù)據(jù)層，主要是采用商業(yè)軟件Oracle數(shù)據(jù)庫對(duì)山洪災(zāi)害調(diào)查成果數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)；數(shù)據(jù)訪問層，將業(yè)務(wù)邏輯與數(shù)據(jù)進(jìn)行“隔離”，關(guān)系型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)部分采用數(shù)據(jù)模型進(jìn)行封裝并持久化，空間數(shù)據(jù)采用ArcSDE進(jìn)行管理訪問；業(yè)務(wù)邏輯層，根據(jù)業(yè)務(wù)功能的劃分進(jìn)行模塊化封裝，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)過程的處理；控制器層，主要是對(duì)頁面的轉(zhuǎn)發(fā)控制及簡單邏輯的處理，并提供業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的訪問API供外部應(yīng)用集成調(diào)用；數(shù)據(jù)模型層，基于山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)模型，對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及頁面表單進(jìn)行建模封裝，方便各層次對(duì)數(shù)據(jù)的訪問；應(yīng)用接口層，主要包括業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)和地圖服務(wù)兩種API，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)服務(wù)來源于關(guān)系型數(shù)據(jù)，由控制層生成的API組成，地圖服務(wù)由ArcGIS Server發(fā)布的服務(wù)組成；表現(xiàn)層，作為與用戶進(jìn)行交互的界面，主要使用JSP實(shí)現(xiàn)。采用面向切面間、時(shí)間、隸屬、關(guān)聯(lián)、指示等多種維度，在平臺(tái)設(shè)計(jì)中，以數(shù)據(jù)模型對(duì)象編碼和關(guān)聯(lián)關(guān)系為核心，采用多種查詢方式查詢山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)的數(shù)據(jù)成果，為專業(yè)人員進(jìn)行數(shù)據(jù)瀏覽、對(duì)比、統(tǒng)計(jì)、分析提供工具。利用多維信息關(guān)聯(lián)分析，能夠支撐數(shù)據(jù)挖掘工作，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的因果、關(guān)聯(lián)、尺度效應(yīng)等內(nèi)含信息。

34在線數(shù)據(jù)綜合

全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)條數(shù)超過100 TB，實(shí)際應(yīng)用中，需要對(duì)多張表中的近億條有多重關(guān)聯(lián)關(guān)系的記錄進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取和信息綜合，以快速掌握山洪災(zāi)害防治相關(guān)信息?；跀?shù)據(jù)模型和關(guān)聯(lián)關(guān)系，利用OLAP技術(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)在線分析匯總統(tǒng)計(jì)功能?？梢噪S時(shí)了解調(diào)查評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)上報(bào)情況，可以根據(jù)暴雨或山洪突發(fā)事件，快速定位查詢匯總相關(guān)信息，為決策提供數(shù)據(jù)支撐。

4結(jié)論

基于全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)模型，對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)綜合，設(shè)計(jì)全國山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)了海量全國山洪災(zāi)害調(diào)查數(shù)據(jù)的高效管理，實(shí)現(xiàn)了多級(jí)管理層級(jí)差異化信息組織、多維信息關(guān)聯(lián)分析、在線數(shù)據(jù)綜合等功能。目前，該系統(tǒng)已為全國山洪災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警平臺(tái)提供數(shù)據(jù)與地圖服務(wù)[2425]，并為調(diào)查數(shù)據(jù)審核、數(shù)據(jù)質(zhì)量在線分析和數(shù)據(jù)挖掘提供支撐。

本文所述工作，還有幾方面的工作待完善：（1）數(shù)據(jù)的更新維護(hù)工作，山洪災(zāi)害防治區(qū)的下墊面和社會(huì)經(jīng)濟(jì)信息，有很強(qiáng)的時(shí)間敏感性，需根據(jù)實(shí)際情況，及時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)更新維護(hù)；（2）本平臺(tái)基于數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，能夠支撐數(shù)據(jù)挖掘工作。山洪災(zāi)害調(diào)查評(píng)價(jià)成果數(shù)據(jù)庫是數(shù)據(jù)富礦，涵蓋了山洪災(zāi)害防治相關(guān)的大量歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)狀基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，可基于本平臺(tái)研究山洪災(zāi)害發(fā)生機(jī)理、尺度效應(yīng)、數(shù)值模型等。[HJ22mm]

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