综治网格平台在全省预警信息发布中的应用

黄震宇 袁正国 叶子铭

（江西省气象灾害应急预警中心 江西省南昌市 330096）

1 引言

及时精准发布预警信息是做好防灾减灾和应对突发事件的关键和有效环节，也是各级政府保障公共安全，做好公共服务的重要内容。随着防灾减灾属地化责任的落实，各级政府部门迫切需要建立反应更加快速、传播更加迅捷、定向更加精准、覆盖更加广泛、运维更加集约高效的发布系统和传播渠道，迫切需要推进精准监测、精准预报、精准防御，以提高防灾减灾效率，降低防灾减灾成本。

“平安江西”综治网格平台部署在全省政务平台内网，覆盖全省180 万志愿者和10 万综治办网格员，平台采用省、市、县、镇、村、社区网格6 级网格化数据，实行一格一员的信息员制度。网格员作为社区基层工作人员，能够与群众保持联系、了解民情、转达民情、解决民情，帮助政府完成好社区的管理与服务，最大限度地减少矛盾、促进和谐，各项工作渗透到居民生活的方方面面；社区网格员“一双眼，专注民情” 第一时间发现和了解问题；“一双手，情系两端”架起政府与居民的连心桥；“一双脚，奔跑传情” 政府的宣传员，是居民的暖心人。

为了更好的服务社区和公众，通过对接全省7 万社区化网格数据及190 万网格员、志愿者数据，我们设计并构建省市县一体化的基于“平安江西”的预警发布平台，将气象灾害风险预警信息第一时间直接传递给相关影响区域内的网格信息员和志愿者，实现定向预警信息发布。

2 业务流程设计

（1）业务人员根据气象实况监测、预报预警等信息进行研判分析；

（2）业务人员根据研判分析出受影响的区域；

（3）业务人员针对受影响的区域查看对应的网格员和志愿者的分布情况，通过对接综治办平台提取网格员和志愿者信息并进行可视化展示。

（4）针对受影响的区域进行网格员和志愿者的预警信息的靶向发布，将预警信息封装成CAP 协议推送给综治办平台。

（5）综治办平台根据接收的预警信息，通过平安江西APP 和短信渠道、网站消息进行预警信息的分发，并将分发的反馈结果给一体化预警平台返回。

（6）一体化预警平台针对发布的预警信息进行反馈监控，针对发布失败的预警可设置重发策略。

3 平台采用的架构及关键技术

平台采用标准的J2EE 企业级规范搭建，考虑到实际应用场景，基于WebGIS 提供地图服务，采用JAVA 语言开发支持跨平台，按照B/S 架构实现开放式跨平台云端部署。利用自然语言处理技术，对采集的灾情信息实行自动分类、自动聚类、自动摘要、名称识别、正负性质预判和中文分词操作；最后根据灾情发生的影响范围给对应的网格员发送相关的预警信息。

3.1 平台的总体架构

图1：预警信息发布流程

图2：系统总体架构

基于云平台建设，充分运用云计算、大数据、人工智能等先进技术和设计理念，按照“平安江西”的业务需求进行科学的归类，按照预警服务产品主题和服务对象进行分类；对预警服务产品库、服务策略库、各类服务对象库进行业务模型研究和技术研发，建立科学高效的预警业务发布流程和相关规范。

3.2 平台采用的关键技术

3.2.1 基于暴雨灾害知识图谱的灾害链模型

基于气象灾害知识图谱的灾害链模型旨在通过大数据技术、知识图谱技术等对海量的气象监测数据和行业灾情数据进行关联分析，探究暴雨过程与各行业之间的关联关系，利用地理信息科学，自然语言处理，人工智能等多学科理论与方法，结合各种气象灾害记录数据来源的描述特点，构建气象灾害信息抽取的机器学习模型和算法，构建暴雨灾害链模型。

气象灾害知识图谱构建将分为如下几个环节，主要为模型设计、数据采集、知识抽取、知识融合和知识管理。

模型设计：知识图谱构建首先需要进行模型设计，即设计知识图谱的Schema，本项目将设计一个基于“暴雨灾害与行业灾情”的知识图谱模型，该模型将气象因子和行业灾情作为实体。

数据采集：模型设计完成之后，数据采集开发针对不同数据源采用不同的数据采集方式，如针对业务系统，我们将采用ETL技术对数据进行抽取、转换和加载；针对气象检测数据，采用Kafka来实现高并发的数据采集；其他数据则需要采用人工填报的方式获取。

知识抽取：数据采集到的数据仍然是一些无结构的数据，需要在知识提取环节对这些数据进行知识抽取，从这些数据中获取知识，即对实体、关系、属性进行识别。

知识融合：在知识融合阶段主要是对提取的知识进行对齐、对提取的关系进行消歧，对一些冲突关系进行消解，并最终形成标准化的RDF 数据文件。

知识管理：在知识管理阶段，主要是将RDF 数据存储到图数据库中，并基于图数据库的数据管理功能，对知识图谱的数据进行管理，包括纠错、补齐、更新等操作。

3.2.2 数据对接

“平安江西”综治网格平台部署在全省政务平台内网上，利用网闸与其他第三方平台双向推送接收数据和数据更新服务。

图3：靶向发布业务流程

对接省综治办“平安江西”的矢量地理信息6 级数据（省市县+镇村网格）和网格信息员数据后，系统后端对各级网格数据信息进行汇总和分析处理，并通过平台前端实现全省网格信息员的分布展示和后期统计分析，为决策辅助提供数据支撑；通过结合预警信息的影响范围，分析统计预警影响范围内的网格区域统计和网格信息员数量统计，实现精准式“平安江西”社区网格信息员的预警信息定向发送和反馈。

3.2.3 社区网格化

接入“平安江西”平台后，可获得社区网格的详细信息，具体包括社区网格名称、网格边界SHP 数据、区域编码、网格编码、网格员、网格员工作电话及手机号码、网格范围、辖区户数等；平台后端对各级网格数据信息进行汇总和分析处理，通过平台前端实现全省网格信息员的分布展示和后期统计分析，为决策辅助提供数据支撑。

3.2.4 空间分析

空间分析将下垫面地理系统进行网格化划分，以降低下垫面地理信息系统分析的复杂程度；通过网格形式将管理域、管理对象定量化、单元化，以实现管理的精确化，解决数据筛选效率较低以及无法个性化结合用户实际需求进行相关分析的现状。

3.2.5 预警发布CAP 协议

通用预警协议(即Common Alerting Protocol 简写为CAP)是开放式不受所有权限制的，基于 XML 文本的数据信息交换格式，它适用于各种警报，是目前国际通用的灾害预警信息的标准格式。

在依据CAP协议所制定的预警信息录入界面进行信息录入后，系统对录入信息进行CAP 格式的封包，在纵向的各级预警信息发布平台通过CAP 包的形式进行传递。若指定预警信息在某一级发布平台进行发布，则在横向进入此级发布平台，CAP 包首先被解封装，并按指定的发布手段特点按照预先设定的规则进行不同信息段的提取，提取后预警信息在本级平台进行发布。

3.2.6 API 网关

预警平台作为省级部署，省市县三级应用，在信息系统安全上需要做一些用户鉴权的保障。系统利用API 网关可以实现安全性，比如验证客户端是否被授权进行某请求。同时API 网关可作为所有客户端的唯一入口，有些请求被简单地代理/路由到合适的服务上，其他的请求被转给到一组服务。

4 平台实施过程中遇到的问题及解决方法

4.1 性能问题

系统在与综治平台对接的实施过程中，由于靶向发布支持的是不规则的多边形，综治平台支持的最大多边形为5 个点的多边形。因此平台利用对靶向发布的不规则的多边形区域按照四边形进行切割分为多个多边形，通过多线程方式进行靶向综治员的信息提取，解决了对接双方过程中不统一和性能瓶颈的问题。

4.2 WebGIS展示的性能问题

网格员和志愿者的动态可视化展示采用了分块金字塔抽稀技术，由于全省的网格员和志愿者数据站点比较大，按照常规的打点分布展示的效果会显得密密麻麻，无法快捷直观的显示对应的关键数据。引入了站点动态抽稀技术，根据地图的放大层级，动态划分对应的网格，并显示各网格中的网格员，根据网格员的数量分级显示不同的颜色。

5 平台实施后的效果

5.1 数据支撑“一张图”

对全省综治网格数据、全省预警信号和高速、铁路等基础数据进行实时展示。

5.2 靶向发布

基于专业挂图分析任意圈选对应的影响范围，实时精准靶向预警信息发布，可精准到镇级。启动靶向发布，预警用户编辑完成预警信息内容，预警信息内容包括预警类型，预警级别和预警内容，预警发布对象包括网格信息员或者影响区域的公众人员，系统自动或者手动选择对应的发布策略，点击【发布】按钮即可将预警信息进行一键式发布，预警信息发布将进入对应的发布策略业务流程，最后审核通过后将实时推送预警信息发布任务至短信发布平台。

6 结论

平台实施后有效地提升了我省预警信息的靶向发布能力，实现了预警信息的精准覆盖，对我省防灾减灾工作具有重要意义。通过与“平安江西”综治网格平台的有机结合，取得了如下效果：

（1）通过对接江西省7 万综治社区网格数据和190 万网格员和志愿者，实现了省、市、县三级气象部门与综治网格平台的省、市、县、镇、村、社区网格6 级数据有效融合，形成了立体化全覆盖的预警信息发布“一张网”；

（2）以“地理围栏”的预警发布模式，实现基于综治网格员和志愿者为目标人群的靶向精准发布，提升我省预警信息发布能力，有效解决预警发布“最后一公里”的问题；

（3）建立了气象网与综治专网的数据传输渠道，为进一步提升气象社会治理能力提供重要的科技支撑。