水利安全隐患时时刻刻地威胁着水利工程设施, 如果能在第一时间预警水利管理对象的安全隐患并尽早排除隐患, 将有效防范和遏制各类水利安全事故的发生, 促使在建水利工程设施的顺利实施, 保证建成水利工程设施的高效运行。

水利管理对象安全隐患的预警基于隐患特征的检测, 而隐患特征蕴含在安防系统采集的反映水利管理对象安全隐患的数据中, 因此隐患预警系统天然就是由数据驱动的, 它们在隐患预警中起着核心作用。方便起见, 将表征水利管理对象安全隐患的数据称之为安防数据, 当安防数据呈现多源、异构、快变、海量和价值特征时, 称之为安防大数据。

总体上, 山东省辖域内, 以隐患预警为代表的一系列的水利信息化系统虽然起步较早, 但步子不够快, 成效不够显著^[1]。存在的主要问题, 可概括为以下五个^[1-5]：

1) 安防数据共享难。长期以来, 由于隐患预警项目独立实施, 各地域、各部门都按自身业务量身定做了自己的预警系统, 各系统间技术架构迥异成为常态, 在逻辑上很难成为一个有机整体, 使得水利安防数据被纵向(地域)、横向(业务部门)切成了若干碎片, 形成图 1所示的“信息孤岛”和“信息烟囱”。

2) 安防数据感知难。尽管各地域、各部门已建设部分工情检测、水雨情监测、墒情监测和视频监控系统, 但一方面, 工情监控、视频检测、安全运行监测等基础感知体系仍不完善, 另一方面, 山东省辖域内缺乏全面的基础感知体系。

3) 安防数据管理难。水利安防数据, 涉及工情数据、安全检测数据、水文数据、政务数据以及地理数据等, 呈现源头众、类型多、体量大、变化快等特征, 因此安防数据难组织、难调度、难管理。

4) 安防数据分析难。由于多方面的原因, 山东省辖域内很多水利部门的现有预警系统还没有能力基于安防大数据的综合分析进行水利管理对象的安全隐患预警, 只能沿用传统的预警模型, 采用基于特定时段、某些过程的局部数据进行数据分析, 这就无法全面反映隐患发生的自然演变规律, 导致安全隐患预警的片面性。

5) 预警业务协同难。安防数据在感知、汇集、管理、共享和分析方面的困难, 导致安防数据和预警行为无法在一个省级平台上汇集和运行, 因此省内不同地域和不同部门间就隐患相关的水利管理对象进行协同预警就成了奢望。

山东省辖域内隐患预警系统存在的上述五大问题, 形成的原因是多方面的, 但最重要的原因, 可以归纳为以下五个方面^[1-5]：

1) 技术原因。由于物联网、大数据以及云计算等与水利安防大数据相关的技术在山东省水利信息化工程中刚刚起步, 因此目前投入运营的山东省辖域内的隐患预警系统, 在安防大数据的采集、传输、存储、计算等诸方面存在技术瓶颈, 使得安防数据的全面感知和集成管理只能是纸上谈兵, 数据共享和融合分析也就无从谈起。

2) 体制原因。已建、在建乃至将建的各隐患预警系统, 一般由各地域、各部分分头建设和管理, 这种按地域和部门建设和管理的体制, 很自然的将各隐患预警系统分割为若干信息孤岛和信息烟囱, 各系统之间数据的共享和融合分析有了天然的鸿沟。

3) 设计原因。由于历史的原因, 已建、在建乃至将建的隐患预警系统缺乏顶层的规划和标准, 各系统在设计时缺乏统一的架构, 逻辑上很难形成一个有机的整体。迄今, 顶层设计仍处于概念阶段, 在此基础上的数据共享、融合分析和协同预警, 也就无法落地实施。

4) 模式原因。由于安防数据共享和应用的困难, 山东省辖域内大多数的隐患预警系统都是模型驱动的, 局限于对现有业务流程的数字模拟, 没有触及管理创新、流程再造, 尚未形成以数据流为主线的隐患预警模式。这违背了隐患预警的数据驱动天然属性, 使得安防大数据驱动的精细化预警潜力无法得到发挥。

5) 机制原因。长期以来, 预警机制习惯上依赖于人的智能, 尚未形成系统智能作为必要内容的落地机制, 在各个环节上仍把智能化当作“软”项目。这种机制, 导致安全隐患预警体系停留在粗放阶段, 不可能做到隐患预警的全天候、全过程和全覆盖。

随着山东省“金水工程”的不断推进, “山东省水利信息化工程”的工程标准、基础框架、数据架构和开发平台已搭建成型。“金水工程”不仅为辖域内各隐患预警系统的互联互通提供了大系统的支撑能力, 而且为各系统的融合集成提供了标准和框架。

各隐患预警系统基于“金水工程”的标准、框架和架构升级、改造后, 就可以将相对独立的隐患预警系统无缝的集成为一体, 从而破解信息孤岛和信息烟囱问题, 实现安防数据互联、互通、互用, 进而开展协同预警^[4-5]。

1 问题导向的系统构建机制

解决山东省辖域预警系统存在问题, 不仅要有创新驱动机制, 更要有搭车机制；不仅要有模式创新机制, 更要有数据驱动机制；不仅要有人本精神, 更要有社会协作, 这是一个不断否定和创新的过程, 是一个不断容错试新的机制。

1.1 搭车机制

1) 政策搭车

在全省建立统一的隐患智能预警应用服务平台, 必须顺应“互联网+智能水利”的浪潮, 搭乘“大众创业、万众创新”的国策, 遵循国办发〔2017〕9号文件提出的“建设大平台、大数据、大系统”的总方针^[6], 彻底解决山东省辖域内隐患预警系统的顶层设计问题, 使得隐患智能预警系统的建设朝着正确的方向前进, 从根本上破解安防数据不共享、隐患预警不智能、预警业务不协同等诸多问题, 大幅度的提高隐患预警的效率, 减少水利管理对象的灾害损失, 促进山东省水利事业的可持续发展。

2) 工程搭车

建立全省统一的隐患智能预警应用服务平台, 搭乘山东省“金水工程”的快车, 将预警服务平台嫁接到“金水工程”基础框架中, 基于“金水工程”大系统支撑能力将省辖域内隐患预警系统互联互通, 进而实现信息共享、业务协同。

3) 技术搭车

技术搭车机制的核心是, 将现有隐患预警的要素资源, 经过相互渗透、融合或裂变, 整合连接到一起, 实现隐患预警业务链的延伸或突破, 使预警更加精细、智能和协同。

要及时预警、精细预警、协同预警, 充分利用物联网、大数据、云计算以及GIS等技术。摆脱传统技术加人工的工作模式, 实现对安全隐患的提前预警。

1.2 创新驱动机制

在构建隐患预警系统的进程中, 必须以创新驱动机制为抓手, 建立安防大数据的驱动模型, 实现互联网与水利隐患预警的深度融合。

还要依靠创新驱动机制重组预警业务模式, 给工作人员提供业务创新、协同创新的手段, 使得预警业务流程更加满足需求、贴近用户。

1.3 大数据驱动机制

关于山东省辖域内隐患预警系统现存问题的分析多数指向安防大数据, 因此要解决问题, 必须要让安防大数据发挥主导作用, 要通过安防大数据的全天候、全方位、全过程的感知、集成和关联分析, 实现省级安全隐患全过程、全方位、全天候的智能预警。

全过程、全方位、全天候的智能预警, 必然源于多源的、异构的、动态的、实时变化的海量安防数据的互联, 源于如何将每一维的预警“智慧”汇成多维的“大智慧”, 最终实现隐患预警的“更智慧”。

与水利管理对象隐患预警关系最紧密的数据涉及工情、水情、雨情、风情、旱情(墒情)、水土流失、水土保持、地理信息等类型。另外, 水利建设、水利管理、水资源、水环境等数据, 对水利管理对象安全隐患的协同预警和处置也有着重要的意义, 应该纳入安防水利大数据的范畴。方便起见, 将它们主要分为3类：

1) 基础数据, 包含水利管理对象的基础信息数据、工情数据、安全监测数据、日常业务数据、地理信息数据等；

2) 主题数据, 包含实时水雨情数据、旱情(墒情)数据、历史洪水数据、历史台风数据、历史水量数据、水土保持数据、水资源数据、水环境数据等；

3) 专用数据, 包括水利建设数据、水利管理数据以及行政管理数据等。

当然, 水利安防大数据还包括山东省辖域内各级政府、相关政府部门、部门内部其它业务系统的数据, 以及辖域内社会关系以及区域经济等数据。

1.4 协同预警机制

当前各系统的隐患预警, 基本上还是各自为战, 没有形成一种协同预警的工作模式。这方面原因很多, 但究其深层次原因, 一是没有基于互联网这一现代的生产关系来重构隐患预警的工作模式, 二是没有基于大数据治理的视角来建立精细化的协同预警模式。

实现山东省辖域内隐患预警的协同化, 要基于互联网对各种水利安全隐患预警要素进行集约整合、全面互联, 进而基于安防大数据的关联分析、智能应用构建上下联动、深度应用、纵横协管的协同预警大系统, 全面提升隐患预警的现代化水平。

预警系统协同的成败, 关键在于协同服务的架构是否科学。需要基于系统的方法, 研究面向数据的协同预警架构, 这涉及数据的采集、传输、分析、挖掘、融合等数据处理全过程, 需要研究数据注册、数据检索、数据存储、数据挖掘、数据可视化等关键技术。

1.5 以人为本机制

不管是创新驱动机制、搭车机制、大数据驱动机制, 还是协同预警机制, 都要以人为本, 核心是如何将预警业务的自动化、智能化和协同化融入到人的积极性中, 如何使人的工作简单化, 发挥人的聪明才智。

预警系统成功与否的一个关键指标, 就是看看该系统是否能将标准、制度和流程与人的工作习惯完美地结合在一起, 是否能够发挥工作人员的价值, 是否能够被业务人员真正应用起来并发挥效益, 从而达到提升工作成效的目的。

2 隐患智能预警系统的框架体系

隐患预警系统的主要功能是基于安防大数据的关联分析, 并依据安全隐患的类型、性质、等级以及灾害形成的概率和后果进行智能预警, 根据资源分布进行隐患处置方案的推荐, 对于可能产生次生灾害的隐患还要进行协同预警服务。

尽管安防大数据驱动的安全隐患智能预警系统框架结构因实际需求不同会有所差异, 但系统的总体框架一般都包括图 2所示的6个层次。

1) 物联感知层：接入自动监测、控制终端等实时信息, 典型的信息包括水雨情监测、闸泵工情监控、水库大坝视频监控等, 实现安防数据的全方位采集和传输。

2) 数据存储层：建立山东省隐患预警综合数据仓库, 提供统一、安全、可靠、全面的水利安全隐患综合信息。

3) 数据驱动层：抽取各水利管理对象的安全隐患特征, 建立安全隐患特征数据库及其索引；建立特征记录与安防大数据之间的数据关联, 并提供检索服务。

4) 隐患模型层：基于常规水利安全隐患和重大安全隐患的响应机制, 分别建立安全隐患监测、预警处置和协同防范模型。

5) 预警逻辑层：给用户提供模块化的隐患预警逻辑；或者提供接口供用户定制隐患预警逻辑。

6) 用户层：包括移动工作平台和信息发布等业务系统, 为流域内各水利部门和社会公众提供系统应用接口。

3 安防大数据的驱动模型

隐患智能预警系统的大数据驱动模型, 要依靠安防大数据的驱动力, 实现预警系统创新激励机制、以人为本机制和协同预警机制, 最终满足各水利部门的弹性预警需求。

如图 3所示, 隐患智能预警系统的大数据驱动模型, 以各个水利工程设施的安防数据为起点, 以各个水利工程设施的隐患预警业务为终点, 中间经过安防大数据的渗透、融合或裂变, 最终将每一维安防数据蕴含的预警“智慧”汇成多维的“大智慧”, 最终实现隐患预警“智能化”、“人性化”、“协同化”和“创新化”, 充分发挥了安防大数据的驱动力。

3 结语

由于技术瓶颈的限制, 山东省多数水利安防隐患预警系统, 对安防大数据的采集、存储和集成分析都力不从心, 只是模型驱动的, 没有将数据的采集、传输、存储、检测分析以及隐患处理等业务无缝的集成在一起, 使得隐患预警业务的自动化程度低, 智能化水平更低, 甚至很多业务环节需要人工处理, 使得隐患预警成本高、延迟高, 甚至出现隐患遗漏状况, 错过最佳的隐患处置时机, 最终酿成灾害。

随着物联网、大数据、云计算以及GIS等技术的发展, 安防大数据采集、传输、存储、计算等诸方面的技术瓶颈被打破, 预警正在由模型驱动向数据驱动转变, 大数据正逐渐成为监测与预警的核心驱动力。紧密围绕山东省水利发展“十三五”规划的要求, 以及山东省安全隐患预警业务的需求, 以预警业务的智能化和协同化为目标, 对“隐患智能预警系统”的构建机制、整体架构、数据驱动模型以及系统建设等内容进行研究。该系统的实施可以大大的提高山东省隐患预警业务的规范化、自动化和智能化, 降低隐患预警成本, 提高隐患预警的效率, 有望真正实现“预警系统”的目的——防患于未然。