管劍波，唐華棟，姚 宸，李偲偲

（寧波市軌道交通集團(tuán)有限公司 數(shù)字運(yùn)營(yíng)事業(yè)部，寧波 315100）

近年來(lái)，隨著全球氣侯變暖，暴雨洪澇、高溫?zé)崂?、干旱、臺(tái)風(fēng)等氣象災(zāi)害強(qiáng)發(fā)頻發(fā)，屢破記錄[1]。氣候變化已對(duì)城市軌道交通安全運(yùn)營(yíng)工作提出了新的挑戰(zhàn)，如應(yīng)急處置不及時(shí)，會(huì)造成乘客傷亡，對(duì)社會(huì)和人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成重大影響，防臺(tái)防汛工作已然成為地鐵安全運(yùn)營(yíng)的重中之重。

為切實(shí)提高監(jiān)測(cè)預(yù)警和防災(zāi)減災(zāi)能力，有效提升防臺(tái)防汛應(yīng)急響應(yīng)的效率和處置能力，亟需搭建“可感知、可分析、可協(xié)同 ”的地鐵防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)，以減少臺(tái)風(fēng)、暴雨災(zāi)害導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失，保障公眾生命財(cái)產(chǎn)安全，維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定[2-3]。目前，廣州地鐵采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)架構(gòu)體系，構(gòu)建智慧地鐵[4]；無(wú)錫地鐵已在防汛防澇預(yù)警應(yīng)急安全平臺(tái)建設(shè)中取得了一定的成果[5]。上述的智慧地鐵及防汛防澇預(yù)警應(yīng)急安全平臺(tái)中，并未對(duì)應(yīng)急響應(yīng)及各應(yīng)急場(chǎng)景進(jìn)行細(xì)化。

基于以上研究，本文設(shè)計(jì)地鐵防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)，針對(duì)現(xiàn)有軌道交通應(yīng)急管理信息化建設(shè)存在的數(shù)據(jù)感知不全、研判分析不足、處置協(xié)同不暢等問(wèn)題[6-7]，設(shè)計(jì)了改進(jìn)方案。引入數(shù)字孿生、人工智能（AI，Artificial Intelligence）、大數(shù)據(jù)、BIM（Building Information Modeling）、地理信息系統(tǒng)（GIS，Geographic Information System）等技術(shù)，以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)多源信息融合，優(yōu)化應(yīng)急響應(yīng)協(xié)同聯(lián)動(dòng)技術(shù)，增強(qiáng)現(xiàn)有應(yīng)急管理體系信息化、數(shù)智化、實(shí)戰(zhàn)化水平，實(shí)現(xiàn)智慧感知信息健全、智慧分析能力提升、智慧應(yīng)用業(yè)務(wù)協(xié)同的目標(biāo)。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

基于現(xiàn)有應(yīng)急管理平臺(tái)信息化工作基礎(chǔ)，搭建地鐵防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)，其架構(gòu)如圖1所示[8]。

圖1 地鐵防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)架構(gòu)

1.1 感知層

包括水位檢測(cè)設(shè)備、小型氣象站、室內(nèi)定位設(shè)備、射頻識(shí)別（RFID，Radio Frequency Identification）設(shè)備等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，從而獲取現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，拓展數(shù)據(jù)來(lái)源，改善目前數(shù)據(jù)感知不全的問(wèn)題。

由于第三方的氣象水文數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位比較分散，數(shù)據(jù)更新周期較長(zhǎng)，且離重點(diǎn)部位、風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)位比較遠(yuǎn)，無(wú)法滿足實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的需求，本系統(tǒng)接入小型氣象站，積水監(jiān)測(cè)等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，提升對(duì)風(fēng)力、水利等氣象數(shù)據(jù)來(lái)源的精準(zhǔn)性、及時(shí)性和有效性，最大限度發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值，反哺軌道交通防災(zāi)能力；增加室內(nèi)跟蹤定位設(shè)備，實(shí)現(xiàn)救援人員實(shí)時(shí)位置的精準(zhǔn)展示；增加RFID設(shè)備，對(duì)應(yīng)急物資進(jìn)行自動(dòng)有效的管理，實(shí)現(xiàn)應(yīng)急物資實(shí)時(shí)高效的出入庫(kù)登記。

1.2 資源層

該層對(duì)接自動(dòng)售檢票系統(tǒng)（AFC，Auto Fare Collection）、監(jiān)控視頻（CCTV，Closed Circuit Television）、火災(zāi)報(bào)警系統(tǒng)（FAS，F(xiàn)ire Alarm System）、樓宇自控系統(tǒng)（BAS，Building Automation System）、乘客信息系統(tǒng)（PIS，Passenger Information System）、綜合監(jiān)控系統(tǒng)（ISCS，Integrated Supervisory Control System），以及政府氣象水文數(shù)據(jù)平臺(tái)，獲取其數(shù)據(jù)，為應(yīng)急數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)提供數(shù)據(jù)支撐。

1.3 數(shù)據(jù)底座層

使用數(shù)據(jù)湖架構(gòu)對(duì)感知層和資源層的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)相比，數(shù)據(jù)湖更加靈活，能夠接收不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，不需要對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理或結(jié)構(gòu)化，保留數(shù)據(jù)的原始格式和完整性，更有利于數(shù)據(jù)分析、挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)智能決策。

將內(nèi)部各系統(tǒng)各端多源異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚，將數(shù)據(jù)按照面向主題域的數(shù)據(jù)組織方式重新組織連結(jié)，最終關(guān)聯(lián)形成客流數(shù)據(jù)、物資數(shù)據(jù)、全球定位系統(tǒng)（GPS，Global Positioning System）數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水位數(shù)據(jù)等主題數(shù)據(jù)，建設(shè)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)底座，提供全面、綜合的數(shù)據(jù)給各業(yè)務(wù)子系統(tǒng)使用，創(chuàng)建更完整的數(shù)據(jù)模型，支持更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策。

1.4 支撐層

包括統(tǒng)一身份認(rèn)證、地理信息平臺(tái)、衛(wèi)星定位系統(tǒng)、應(yīng)急數(shù)據(jù)分析引擎、預(yù)測(cè)分析引擎，為上層的業(yè)務(wù)邏輯提供了必要的支持和服務(wù)。

通過(guò)提供統(tǒng)一的身份驗(yàn)證和授權(quán)機(jī)制，管理和驗(yàn)證用戶身份信息，保障數(shù)據(jù)和本系統(tǒng)的安全；地理信息平臺(tái)支持地圖數(shù)據(jù)、位置信息和空間分析，為本系統(tǒng)提供了空間視角和地理信息智能分析的能力；衛(wèi)星定位系統(tǒng)通過(guò)衛(wèi)星技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)位置的精準(zhǔn)定位，為應(yīng)急響應(yīng)、導(dǎo)航和定位服務(wù)提供支持；應(yīng)急數(shù)據(jù)分析引擎通過(guò)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，提供預(yù)警信息和決策支持；預(yù)測(cè)分析引擎基于歷史數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析，為未來(lái)事件的預(yù)測(cè)和規(guī)劃提供參考，如水位預(yù)測(cè)、救援逃生路徑規(guī)劃等。

1.5 應(yīng)用層

包括場(chǎng)景駕駛艙和應(yīng)用子系統(tǒng)。場(chǎng)景駕駛艙針對(duì)防臺(tái)防汛場(chǎng)景劃分了資源儲(chǔ)備、水文氣象、人員值守、人員疏散等6個(gè)可視化場(chǎng)景，使指揮中心對(duì)當(dāng)前線網(wǎng)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)一目了然。應(yīng)用子系統(tǒng)包括應(yīng)急協(xié)同、物資實(shí)時(shí)調(diào)度等子系統(tǒng)，協(xié)同完成防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)建設(shè)。

2 系統(tǒng)功能

針對(duì)應(yīng)急管理體系不完善，自動(dòng)化、智能化不足，跨部門、跨層級(jí)協(xié)作效率低下且難以溯源等情況，本文結(jié)合防臺(tái)防汛應(yīng)急響應(yīng)流程，對(duì)處置場(chǎng)景劃分了概覽、資源儲(chǔ)備、水文氣象、人員值守、人員疏散、搶險(xiǎn)救災(zāi)等6個(gè)可視化場(chǎng)景駕駛艙，可貫穿整個(gè)應(yīng)急響應(yīng)部署的全流程。各場(chǎng)景駕駛艙在應(yīng)急響應(yīng)全流程中的應(yīng)用，如圖2所示，實(shí)現(xiàn)信息上報(bào)、通知下發(fā)、預(yù)警發(fā)布、險(xiǎn)情通知、應(yīng)急物資情況更新等功能，簡(jiǎn)化業(yè)務(wù)流程，減少制度鏈路上的人工干預(yù)，有效保障各部門的空間與時(shí)間協(xié)同性。

圖2 各場(chǎng)景駕駛艙在應(yīng)急響應(yīng)全流程中的應(yīng)用

2.1 概覽駕駛艙

在應(yīng)急響應(yīng)啟動(dòng)時(shí)，領(lǐng)導(dǎo)小組需要進(jìn)行會(huì)商部署。在概覽駕駛倉(cāng)中提供“一鍵點(diǎn)檢”功能，點(diǎn)檢內(nèi)容包括物資準(zhǔn)備、救援隊(duì)準(zhǔn)備、氣象水文、線網(wǎng)運(yùn)行、站內(nèi)客流等情況，使指揮人員快速了解線網(wǎng)級(jí)、站點(diǎn)級(jí)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)狀和應(yīng)急準(zhǔn)備情況。此外，概覽駕駛倉(cāng)中顯示防范措施任務(wù)發(fā)布情況及各施工標(biāo)段加固、拆除、封堵等防范措施的落實(shí)情況匯總，使指揮中心在落實(shí)防范措施環(huán)節(jié)掌控全局。

2.2 水文氣象駕駛艙

在水文氣象駕駛艙中，可展示各站點(diǎn)氣象監(jiān)測(cè)、水位監(jiān)測(cè)等信息，領(lǐng)導(dǎo)小組在會(huì)商部署階段可根據(jù)預(yù)警信息和程度下發(fā)決策指令。氣象監(jiān)測(cè)功能可查看風(fēng)力、雨量的氣象數(shù)據(jù)；水位監(jiān)測(cè)功能顯示各水位監(jiān)測(cè)點(diǎn)（如河道水位、站點(diǎn)出入口、U型槽等）的水位預(yù)警信息和歷史水位曲線圖，結(jié)合BIM模型和水位預(yù)測(cè)AI引擎，可以顯示未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)該站點(diǎn)區(qū)間的淹沒(méi)預(yù)測(cè)三維仿真結(jié)果；設(shè)備監(jiān)測(cè)功能展示設(shè)備具體預(yù)警信息。

2.3 資源儲(chǔ)備駕駛艙

資源儲(chǔ)備駕駛艙顯示了各種應(yīng)急物資及救援力量的數(shù)量及分布，方便領(lǐng)導(dǎo)小組會(huì)商部署統(tǒng)籌調(diào)度。當(dāng)物資存儲(chǔ)點(diǎn)物資出現(xiàn)缺額時(shí)，發(fā)出缺額預(yù)警，并根據(jù)總體物資存儲(chǔ)情況，推薦附近調(diào)配物資的存儲(chǔ)點(diǎn)。同時(shí)，展示救援隊(duì)和救援車輛定位信息，可直接與救援隊(duì)進(jìn)行實(shí)時(shí)視頻聯(lián)系、指揮。

2.4 人員值守駕駛艙

在人員值守駕駛艙中，指揮中心可實(shí)時(shí)掌握值班人員和值守人員到崗的實(shí)時(shí)信息，在核查值班人員到崗環(huán)節(jié)和全面蹲點(diǎn)值守環(huán)節(jié)中發(fā)揮作用。如果大屏預(yù)警人員未到崗，可通過(guò)本系統(tǒng)查看未到崗人員詳細(xì)信息及聯(lián)系方式，并直接進(jìn)行呼叫。值班人員利用手持移動(dòng)端設(shè)備接收應(yīng)急處置任務(wù)，及時(shí)上報(bào)任務(wù)進(jìn)展和結(jié)果，使任務(wù)可溯源。

2.5 人員疏散駕駛艙

人員疏散駕駛艙在調(diào)整運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)幫助領(lǐng)導(dǎo)小組掌握關(guān)閉站點(diǎn)人員疏散和施工標(biāo)段人員疏散安置的實(shí)時(shí)信息，分為以下3部分功能。

（1）站點(diǎn)人員疏散詳情，提供公交接駁車輛調(diào)配情況及預(yù)測(cè)人員疏散完畢時(shí)間，并可點(diǎn)擊攝像頭查看現(xiàn)場(chǎng)情況。

（2）施工標(biāo)段人員疏散安置詳情，顯示當(dāng)前標(biāo)段人員疏散的情況，系統(tǒng)智能推薦附近的安置點(diǎn)信息。

（3）預(yù)警匯總信息，包括關(guān)閉站點(diǎn)疑似人員預(yù)警、關(guān)閉站點(diǎn)疑似設(shè)備運(yùn)行預(yù)警，以及未停運(yùn)區(qū)段終端站乘客滯留預(yù)警等，可將預(yù)警信息一鍵發(fā)布到管轄區(qū)域值班人員移動(dòng)端App上處理跟進(jìn)。

2.6 搶險(xiǎn)救災(zāi)駕駛艙

搶險(xiǎn)救災(zāi)駕駛艙幫助指揮中心在開(kāi)展搶險(xiǎn)救災(zāi)環(huán)節(jié)中實(shí)時(shí)掌握救援隊(duì)、救援車輛、險(xiǎn)情信息、物資信息等匯總信息?？烧故景l(fā)生險(xiǎn)情和附近救援隊(duì)的定位信息，根據(jù)險(xiǎn)情發(fā)生的位置推薦附近的救援隊(duì)和物資存儲(chǔ)點(diǎn)；根據(jù)路面積水情況，規(guī)劃最優(yōu)路線，并通過(guò)移動(dòng)端推送到救援隊(duì)；還可通過(guò)單兵裝備與現(xiàn)場(chǎng)救援隊(duì)聯(lián)系，并查看現(xiàn)場(chǎng)救援情況。

3 關(guān)鍵技術(shù)

借助數(shù)字孿生技術(shù)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)多源信息融合，管理數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素安全流通，并聯(lián)動(dòng)GIS/BIM模型，構(gòu)建動(dòng)靜一體、二三維一體、全空間可計(jì)算數(shù)字孿生數(shù)據(jù)底座[9]；引入AI技術(shù)搭建預(yù)測(cè)分析引擎和應(yīng)急數(shù)據(jù)分析引擎，實(shí)現(xiàn)水位、客流的預(yù)測(cè)預(yù)警和逃生救援路線的規(guī)劃，輔助有效決策。

3.1 WebGL輕量化GIS+BIM融合引擎技術(shù)

使用BIM+GIS技術(shù)整合地鐵地上地下、室內(nèi)室外等多維信息和城市感知數(shù)據(jù)，構(gòu)建三維數(shù)字空間的地鐵及地鐵站周邊信息的數(shù)字模型底座。數(shù)字模型底座可分為地上、地下兩部分，地上部分由站點(diǎn)周圍傾斜模型和站點(diǎn)地上模型組成，對(duì)兩種模型進(jìn)行融合輕量化與模型切片，在GIS引擎Cesium中加載交互；地下部分用Threejs加載3D Max建立的地下室內(nèi)模型，進(jìn)行動(dòng)畫(huà)展示、漫游、交互等操作，為應(yīng)急資源的排布提供更清晰的點(diǎn)位規(guī)劃，為應(yīng)急資源合理化調(diào)度和重大決策問(wèn)題提供支持。借助WebGL的高性能圖形渲染能力，可直接在瀏覽器中流暢展示地圖預(yù)警信息、站點(diǎn)水位預(yù)測(cè)3D效果等。

3.2 AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)

引入AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)，搭建預(yù)測(cè)分析引擎，幫助應(yīng)急平臺(tái)提高智能決策的可靠性。如在預(yù)警階段，根據(jù)站點(diǎn)周邊的河道水位、實(shí)時(shí)降雨量、站點(diǎn)內(nèi)各易澇點(diǎn)歷史積水等數(shù)據(jù)建立積水水位預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)的積水情況，提前預(yù)警，開(kāi)展應(yīng)急部署。根據(jù)站點(diǎn)客流歷史數(shù)據(jù)及天氣情況建立客流預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來(lái)站點(diǎn)內(nèi)客流情況，提前準(zhǔn)備大客流疏散應(yīng)預(yù)案。在站內(nèi)人員疏散階段和救援車輛搶險(xiǎn)救災(zāi)階段，引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)動(dòng)態(tài)環(huán)境路徑規(guī)劃算法，根據(jù)實(shí)際積水程度和人員點(diǎn)位動(dòng)態(tài)變化，動(dòng)態(tài)規(guī)劃應(yīng)急逃生及救援路徑，提高疏散速度及救援效率。

3.3 數(shù)字孿生技術(shù)

融合無(wú)人機(jī)傾斜攝影數(shù)據(jù)、GIS數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)及其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，搭建全域、站點(diǎn)及關(guān)鍵區(qū)域的數(shù)字孿生數(shù)據(jù)底座，實(shí)現(xiàn)物理空間與數(shù)字空間的分層映射。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)水文、氣象、物資、客流等數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)的變化動(dòng)態(tài)展示在虛擬數(shù)字空間中，基于大數(shù)據(jù)分析和深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)分析引擎，在虛擬空間中支持決策者做出更明智的決策。如根據(jù)積水水位預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果可以得到站點(diǎn)內(nèi)外實(shí)時(shí)積水可視化結(jié)果及未來(lái)積水淹沒(méi)仿真結(jié)果，決策者根據(jù)數(shù)字空間的模擬結(jié)果對(duì)物理空間進(jìn)行提前干預(yù)，提高應(yīng)急服務(wù)能力。

4 應(yīng)用場(chǎng)景

地鐵防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)已在寧波軌道交通部分站點(diǎn)進(jìn)行了試點(diǎn)建設(shè)。對(duì)寧波市已開(kāi)通運(yùn)營(yíng)的4條線路69個(gè)地下站點(diǎn)及28個(gè)重點(diǎn)監(jiān)測(cè)防汛場(chǎng)所進(jìn)行全面梳理，具體梳理項(xiàng)目及數(shù)據(jù)如表1所示。建立不同降雨期地鐵車站各個(gè)出入口的最大水深及地表徑流情況模型，合理設(shè)置防洪澇預(yù)警水位。針對(duì)不同的安全場(chǎng)景，設(shè)計(jì)編制應(yīng)急預(yù)案116項(xiàng)，形成針對(duì)不同車站、場(chǎng)段的“一站一預(yù)案，一區(qū)間一預(yù)案”的應(yīng)急預(yù)案體系。

表1 預(yù)警標(biāo)高數(shù)據(jù)及資源儲(chǔ)備數(shù)據(jù)梳理情況

地鐵防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)主界面顯示6個(gè)主題場(chǎng)景駕駛艙。其中，概覽駕駛艙以熱力圖形式展示線網(wǎng)級(jí)防洪危險(xiǎn)區(qū)域?qū)崟r(shí)預(yù)警情況；水文氣象駕駛艙展示各站點(diǎn)氣象監(jiān)測(cè)、水位監(jiān)測(cè)和設(shè)備監(jiān)測(cè)等信息，結(jié)合BIM模型，可實(shí)現(xiàn)水位預(yù)警可視化展示，同時(shí)顯示未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)該站點(diǎn)區(qū)間的淹沒(méi)預(yù)測(cè)結(jié)果，如圖3所示；人員值守駕駛艙可實(shí)時(shí)掌握值班人員和值守人員到崗的實(shí)時(shí)信息及人員詳情；搶險(xiǎn)救災(zāi)駕駛艙顯示搶險(xiǎn)救災(zāi)的實(shí)時(shí)信息，包括救援隊(duì)、救援車輛、險(xiǎn)情信息、物資信息等的匯總展示。

圖3 站點(diǎn)水位監(jiān)測(cè)

5 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)沿海城市軌道交通防臺(tái)防汛的需求，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)地鐵防臺(tái)防汛數(shù)字化系統(tǒng)，在現(xiàn)有應(yīng)急保障平臺(tái)的基礎(chǔ)上，打破數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合；引入AI技術(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析，充分考慮多部門協(xié)同反饋的及時(shí)性，形成了包含感知層、資源層、數(shù)據(jù)底座層、支撐層和應(yīng)用層的系統(tǒng)架構(gòu)，并在應(yīng)用層按業(yè)務(wù)需求場(chǎng)景劃分了概覽、資源儲(chǔ)備、水文氣象、人員值守、人員疏散、搶險(xiǎn)救災(zāi)等6個(gè)可視化場(chǎng)景駕駛艙，貫穿應(yīng)急響應(yīng)全流程，保障防汛防臺(tái)應(yīng)急處置工作高效進(jìn)行。下一步，將繼續(xù)優(yōu)化擴(kuò)展本系統(tǒng)，優(yōu)化多部門協(xié)同流程，增加模擬演練、災(zāi)后理賠重建等業(yè)務(wù)邏輯。