应急地理信息集成建模与分析是突发事件处置高效有序运行、妥善预防处置各类突发事件的基础。效率是应急处置工作的核心，这就要求在尽可能短的时间内对应急地理信息进行高效的建模与分析，模拟灾区地理情势，研判灾害发展趋势。空间建模框架能够高效快速集成各类空间分析模型，提高分析效率。因此，如何将建模框架技术应用于应急地理信息建模分析逐渐成为地学研究的热点。

目前，国内外针对集成建模框架展开了众多研究。廖通逵等^[1]专注于解决SOA(service oriented architecture)架构下空间信息服务组合存在的问题，提出基于服务总线的空间信息集成框架，并结合快速出图实例对其进行了验证。彭霞等^[2]面向旅游规划，利用旅游规划本体库提出语义驱动的空间信息服务动态组合方法，并在执行过程中引入服务状态建模方法，提高执行过程的容错性。Tan等^[3]基于云和Agent的方法构建执行地理空间服务链，既避免了大量的空间数据传输，又使执行过程保持负载均衡，最后以长江流域淹水作物分析的原型系统进行了验证。肖桂荣等^[4]利用Petri网进行面向物流的空间信息服务组合，实现了物流空间信息服务的动态集成。王志华等^[5]聚焦解决服务发现问题，利用基于SWRL(semantic Web rule language)规则推理技术的语义Web服务组合方法，提高了动态服务组合过程中服务发现的效率。杜武等^[6]设计流程定义模型对服务组合过程进行描述，并利用遗传算法在选址分析的服务组合案例中进行了服务链优化，以获取更优的组合方案。Farnaghi等^[7]利用人工智能规划算法将基于语义描述的OGC(open geospatial consortium)Web服务进行自动组合，并在灾害管理案例中验证了其可行性。李德仁等^[8]通过扩展OWL-S (ontology Web language for services)^[9]来构建上下文感知的空间信息服务，并利用智能规划技术和语义增强技术将服务组合转化为规划求解过程，将结果转换为符合WS-BPEL (Web service business process execution language)标准的流程执行，并以智慧旅游为例进行了验证。Stollberg等^[10]将OGC WPS (Web processing service)组合为服务链，模拟炸弹威胁情景的分析处理过程。卜晓倩等^[11]则通过扩展现有地学工作流建模工具，将多种地理信息处理软件包和空间信息网络服务封装并集成为模型，然后生成可执行Python脚本，提高了现有工具的分析处理能力。

虽然上述研究都为空间集成建模问题提出了较好的解决方法，但是在应急测绘领域，由于其具有突发性、紧迫性和不确定性等特点，需要快速生成集成建模方案并处理数据，同时在此领域已经积累了大量典型的应急测绘案例，如何利用这些案例辅助空间集成建模以提高建模效率，实现应急测绘任务的高效处理，目前针对这方面的研究较少。

本文对应急地理信息集成建模框架技术进行了研究，通过构建可计算应急测绘案例，提出基于案例驱动的应急服务组合技术，并研究应急测绘模型耦合校验方法，实现面向应急测绘的空间集成建模方案的快速生成和稳定执行。

1 系统框架

针对应急测绘空间集成分析建模任务的特点，本研究提出了面向应急测绘的空间集成建模框架，整体框架在逻辑上分为计算资源层、数据资源层、模型框架层以及应用示范层4个层次，如图 1所示。系统针对不同的应急测绘应用场景，利用计算资源层提供的计算能力将数据资源层存储的应急案例及空间数据通过模型框架层进行集成建模。在应急测绘空间集成分析建模任务处理过程中，计算层提供的计算能力可有效支撑空间大数据的集成分析，而数据层对应急测绘案例地合理组织为地理信息服务的高效集成建模提供了基础。在系统框架各个层面的协调配合下，为应急测绘任务提供保障。

1) 计算资源层。该层是支撑平台系统运行的网络和软、硬件环境，依托云计算平台提供包括互联网、服务器、操作系统、服务器软件(包括Web服务器软件、应用服务器软件和业务中间件模块等)，以及数据库管理系统软件DBMS在内的基础设施。

2) 数据资源层。该层由应急测绘案例库和应急地理信息大数据平台组成，是系统的数据中心，大数据平台以标准数据服务的形式向模型框架层提供所有数据，包括历史突发事件应急数据和应急专题地理信息数据，为平台提供空间数据支撑；应急案例库按照应急事件类型分类存储并管理由模型框架层构建的案例。

3) 模型框架层。该层主要由领域分析模型集成与服务框架组成，是平台的模型仓库，以标准模型服务的形式向应用层提供所需的分析模型。提供应急突发事件专业分析模型服务的管理与运行环境，支持模型的封装、查询、编辑、耦合等功能，从而支撑不同条件下不同灾害的情况分析，用于辅助应急救灾决策、灾损评估等。所有突发事件领域分析模型都按照统一的服务标准进行封装，并在框架中进行注册，由框架进行统一的管理、调度与应用。

4) 应用层。该层在数据资源层与模型框架层的支撑下，构建突发事件的专业分析应用，提供在城市尺度下面向突发事件应急测绘任务的空间集成建模应用。

2 关键技术实现

面向应急测绘的空间集成建模框架中采用了包括可计算应急测绘案例技术、基于案例驱动的应急服务组合技术和应急测绘模型耦合校验方法等多项关键技术。

2.1 可计算应急测绘案例技术

可计算应急测绘模型案例技术主要研究将测绘案例进行统一的归纳，形成若干案例范式子集，模拟专家的分析方法和解决问题的策略，为空间集成建模提供可复用经验支撑，提高集成建模的效率与准确度，更好地为应急决策提供可靠依据。

针对应急测绘领域的空间集成建模过程的优化，笔者利用服务模板的思想，将以往的应急测绘事件中涉及到的分析处理过程，提取抽象为可计算应急测绘案例，并将其存储至平台案例库中进行管理。

可计算应急测绘案例是一种由多种模型服务、空间数据集和特定的逻辑单元组合而成的复杂结构，可视为一种解决特定应急事件的模型，即案例=案例元数据+模型服务+业务逻辑+空间数据集，案例元数据存储案例的基本信息，如所属应急事件类型、案例描述等，是基于案例驱动应急服务组合的基础。利用案例元数据，可以方便地了解辅助决策模型的功能与效用，从而提高应急分析计算效率。

模型服务用来表示应急测绘数据处理过程中的各个任务节点，不同的任务节点执行不同的分析处理任务，在可计算案例中以服务节点的形式存在。服务节点是经过服务适配器注册到平台服务库中的服务，平台中的服务由一个四元组形式化表述，具体如下：

ServiceDescriptor= < SMD, SIF, SOI, SQS>

式中，SMD为服务的元数据集合，包括服务的名称、调用地址、应用类型和关键字描述等；SIF为服务的接口参数集合，包括服务调用接口参数的名称、数据类型、输入/输出和描述等，SIF对于空间集成建模必不可少，它可以帮助模型服务系统来验证模型耦合操作是否有效；SOI为服务所属方的相关信息集合，包括所属方的基本信息和联系方式等，存储该信息是为了便于联系服务提供方解决服务调用问题；SQS用来存储服务质量的值，保证服务可用性。

业务逻辑是在应急空间数据分析处理任务中不同任务节点之间的逻辑组织关系，是协调不同任务节点有序运行的基础。表现为各个模型服务节点之间的连接逻辑，包括顺序连接和并行连接等多种方式。

空间数据集可为平台服务库中封装而成的统一标准数据服务、空间大数据平台中数据或服务器中的本地数据。由一系列与应急测绘数据处理任务相关的空间数据和属性数据组成，是可计算应急测绘案例的信息载体，是利用案例驱动空间集成建模的基础。空间数据集存储于空间大数据平台中，当任务分配时，系统调用相应数据集到任务节点，实现案例复用，辅助空间集成建模。

通过构建可计算应急测绘案例，可将之前只能查阅参考的典型应急案例，真正地应用到空间集成建模的过程中。

2.2 基于案例驱动的应急地理信息服务组合技术

为满足应急测绘任务中快速处理数据的需求，需向用户提供一种高效的集成建模方法。现有空间信息服务组合技术需要领域专家参与，缺乏有效手段将领域专家的经验映射为服务组合方案。本研究提出利用可计算案例，驱动求解服务组合需求的方法，当新的服务组合需求出现时，系统根据用户需求检索应急测绘案例库，找到与新问题最相似的案例，并将案例形式化表达为服务链提供给用户，实现专家经验的复用，提高建模方案可靠性，大幅度降低空间集成建模的复杂度并缩短建模时间。

基于案例驱动的应急服务组合流程如下：①建立应急案例库：通过构建可计算应急测绘案例丰富应急案例库; ②构建抽象服务链:平台需要解析用户需求的语义描述，利用语义相似度检索案例库，若案例库中已有相同或相似案例则将其相似度最高的案例以服务链的形式提供至客户端供用户参考使用，若无法检索到相关案例，则需要用户完全手动构建服务链，并设置相应参数，构建完成后平台会自动验证其可组合性; ③构建物理服务链:平台根据构建的抽象服务链对各个节点进行物理服务匹配，进一步验证其可组合性和可执行性; ④服务链部署:平台将验证后的服务链部署至服务器端执行引擎中并将其调用接口和基本信息存储到案例库中，完成案例构建过程; ⑤服务链执行:当案例被调用时，平台调用执行引擎对相应的服务链进行执行，并在执行过程中对各个服务节点进行状态监控和异常处理。

随着应急案例库的不断扩充，案例的检索效率至关重要，而且单纯依靠关键词之间相似性的查询方式不能理解用户表达的真实含义而影响检索的精度。因此，本研究根据突发事件领域本体的概念和属性术语集识别出需求描述关键词中包含的概念术语和属性术语，将所识别出来的概念术语作为用户所要表达的概念，其他关键词作为属性值，然后根据概念相似度和属性相似度^[12]计算出与用户需求语义相似度最高的案例，实现快速准确检索应急测绘案例。

平台通过解析由检索得到的可计算应急测绘案例的元数据，将其内部包含的模型服务和业务逻辑形式化表达为用户容易理解的服务链结构，降低集成建模的复杂度。其中，案例的模型服务映射为服务链中的节点，其参数设置指向案例中的空间数据集，业务逻辑映射为服务链节点之间的连接关系。

特定应急事件的处理过程可能与现有案例存在差异，用户可针对特殊任务要求，通过调整服务链中的模型服务节点和逻辑组合关系，在平台推荐案例的基础上快速地构建出满足需求的服务组合方案。当应急测绘数据分析处理任务较为复杂，其过程涉及多种案例时，平台可根据用户需求描述检索出多个案例进行服务链构建，利用案例驱动实现复杂集成建模。

调整后的服务组合方案可以作为新的案例存储至可计算应急测绘案例库中，提高平台的空间集成建模能力，以达到更精准快速地为用户构建空间信息服务组合方案的目的。

2.3 应急测绘模型耦合校验方法

集成建模的一个重要基础问题是对耦合模型间兼容性的校验。与传统模型不同，应急测绘模型的输入输出往往具有时空属性，并且应急测绘任务由于其本身的特点，需要集成建模的高效性和建模方案的稳定性，而目前缺乏相关的计算机自动校验方法实现快速模型耦合校验。因此，笔者提出面向空间、时间和语义3个维度的应急测绘模型耦合自动校验方法。

模型之间的兼容性包含两个层面：技术上的兼容性和物理上的兼容性。前者强调模型耦合的可行性，即一个模型的输出能否在不发生冲突和不损失精度的情况下被另一个模型使用^[13]，通常采用模型输入变量和输出变量的对比进行判定，包括空间兼容性和时间兼容性的判定。后者集中在模型耦合的意义上，即一个模型的输出是否与另一个模型的输入具有相同的语义。由于涉及到语义，因此，判断兼容性具有一定的难度。

为了便于论述，将模型耦合操作中输出数据的模型服务节点称为源节点，输入数据的模型服务节点称为汇节点。相应地，源组件包含的地理网格和时钟等对象被称为源地理网格和源时钟，汇节点包含的地理网格和时钟等对象被称为汇地理网格和汇时钟。

1) 空间的兼容性是判断模型耦合操作中源节点的地理网格对象是否与汇节点的地理网格对象相兼容。判定两个地理网格对象兼容的条件为：源地理网格对象具有与汇地理网格对象一致的或者更大的地理范围，以及相同的或者更高的地理网格分辨率。给定以上条件的主要依据是：汇节点要基于源地理网格的划分来从源节点的输出中提取数据，如果以上条件不满足，则汇节点将无法取得处于汇地理网格内但在源地理网格外的数据。

通过校验空间的兼容性，保证了源节点输出的数据与汇节点需要的数据具有一致的地理位置和空间尺度，因而确保了两个模型空间参考的一致性。

2) 时间的兼容性是判断源节点与汇节点的时间尺度和时钟分辨率是否兼容。此兼容性主要用于具有多个计算步骤的模型耦合中。在这样的模型中，汇节点要在每个计算步骤上使用源节点生成的数据。因此，只有源时钟对象的时间区段与汇时钟对象的时间区段一致，并且时间分辨率(即时间步长)相同，才能保证数据的一致性。

通过校验时间的兼容性，保证了源节点产生数据的时间与汇节点要求的数据创建时间一致，因而确保了两个模型时间参考的一致性。

3) 语义的兼容性。在本框架中采用基于开放概念框架(open concept framework, OCF)的模型耦合语义检验方法，OCF是一种表达模型变量语义关系的方法，存储在模型服务的元数据中，由空间模型服务的分类体系和模型物理变量的列表构成^[14]。模型服务分类信息由元数据ServiceDescriptor中的SMD存储，模型物理变量由ServiceDescriptor中的SIF存储。

OCF实现语义兼容性校验的方法是通过建立模型变量之间的映射关系来实现。基于案例驱动的应急服务组合方法可以保证模型变量之间映射关系的正确性与合理性，为模型校验提供基础。变量之间的映射关系被记录在针对该组合方案的一个流程变量映射列表中。当一个新模型被提交时，提供者需要填充该模型的所有公共变量以及每个公共变量与已有变量列表中的哪些变量具有相同的物理意义，这些填充的信息被记录到流程变量映射表中，然后对流程变量映射表中的变量进行语义校验。

通过校验语义的兼容性，保证了源节点和汇节点的关联变量之间具有相同的物理指向，因而确保了两个模型语义的一致性。

3 应用实例

基于上述思路和对空间集成建模框架关键技术的研究，设计并实现了面向应急测绘的空间集成建模框架的原型。下面以济南市化工厂危化品泄露应急分析为例模拟面向应急测绘的空间信息服务集成建模过程。

用户在平台界面中输入需求描述危化品泄露应急处置，平台集成建模层会对案例库进行检索，找到相似案例危化品泄露事故分析，将其以服务链的形式展示到集成建模面板中，供用户参考，此处检索得到的服务链主要由3种服务组合而成，按照连接顺序分别为高斯烟羽扩散模型服务、危化品泄露灾害评估模型和应急疏散模型，它们来自不同的发布服务源，通过多源服务适配器注册到平台中提供统一的调用方式，集成建模后自动化调用。

用户可对服务链的组合逻辑进行调整以满足本例的应急事件处置过程，也可对各个节点进行输入输出参数设置，组合方案保存时进行校验并评价其服务质量，用户可根据服务质量评价结果调整组合方案。保存后即可进行方案调用执行，通过相应的服务节点处理生成分析结果。

相比于传统的空间分析建模方法，应急地理信息集成建模框架可大幅度降低空间集成建模的复杂度并缩短建模时间。作为对比，本文同时利用ArcMap进行济南市化工厂危化品泄露应急分析，由于采用相同的3种模型进行分析建模，故所得分析结果与本文方法相同。本次实验中，两种方法的主要差别在于建模效率，本文分析方法建模耗时为6 min，计算耗时为2 min；ArcMap分析方法建模耗时为30 min，计算耗时为1.5 min。此外，对比实验在已知3种分析模型的基础上进行建模，而在现实突发事件中，往往需要专家分析确定所用模型并将其实现再集成建模，本文方法可直接在以往案例库中检索相似案例，简单调整后即可生成建模方案，可有效提高应急事件处置效率。

4 结束语

本文提出面向应急测绘的空间集成建模框架，通过研究基于案例驱动的空间信息服务组合技术，实现空间集成建模和计算。针对不同来源的服务，设计多源服务适配器对服务进行封装供系统调用。数据的时空属性以及语义的不兼容会导致组合方案执行失败，因此，提出模型耦合校验方法，保证组合方案的可执行性和稳定性，但是对服务质量的校验还不够完善，接下来会进一步研究。