数据集成在上海地震应急处置平台中的应用研究

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1、数据集成在上海地震应急处置平台中的应用研究　　摘要目前在全国范围内运行的中国地震应急指挥系统，与一些发达国家高度集成的应急救援响应系统相比，功能单一，各类地震监测数据并未集成到地震应急指挥系统中，综合防震减灾各方面工作的应急处置集成平台尚未形成。因此，在上海地震应急处置集成平台建设的研究项目中，异构地震数据集成是关键和基础。针对地震行业数据的特点，论文采用数据仓库和基于中间件两种不同方法对地震异构数据集成进行了分析，并以中国地震行业关键业务测震JOPENS系统为例，进行了基于中间件的异构数据无缝迁移。　

2、　关键词地震应急；异构数据集成；数据仓库；中间件；数据迁移　　中图分类号TP3文献标识码A文章编号1674-6708（2016）172-0078-03　　我国防震减灾的三大工作体系由监测预报、震灾防御和应急救援组成。其中应急救援的作用是最大限度减少因地震造成的人员伤亡和财产损失，保持社会稳定。“十五”4起，地震应急指挥系统在全国范围内开展建设，在震后快速响应、救援辅助决策、产品服务等方面发挥了积极作用。但是，地震应急指挥系统与实时观测类的系统，诸如测震、前兆、强震等相互独立，动态地震监测数据和静态历史背

3、景数据在地震应急处置这一综合性工作中不能有效融合，共享应用，防震减灾的工作体系之间相对独立。相比之下，有些多震国家，如美国、日本、意大利等已建立了相对完善的综合性地震应急处置与响应平台[1]。这些系统的共同特点是集成了多源异构监测和背景静态数据，融合了动态评估、快速响应处置和辅助指挥决策等应用，机构横向协同互联，形成高度集中，信息丰富的应急处置大平台。相比之下，我国地震应急指挥系统则显得数据种类少，应用产出单一，实际保障能力较弱。因此，建立一套整合防震减灾各业务系统的集成应急处置平台，为政府进行抗震救灾

4、快速响应和决策提供科学依据，已成为我国地震行业面临的重要战略课题。　　上海市地震应急处置平台是在“十五”地震应急指挥系统的基础上，参考国外成功案例的研究项目。旨在是搭建一个综合处置平台，实现各类地震异构数据和不同地震业务系统的有效集成。其中，异构地震数据集成是整个项目的基础和关键。本文主要研究地震异构业务数据的集成方法，并设计一种适合实时监测数据的整合方案。　　1地震应急处置中异构数据的集成　　地震数据有着不同于其他行业的特性。地震应急处置中同时需要动态实时监测数据和静态历史背景数据。因此，研究不同的集

5、成方法，才能比较得出适合地震应急平台数据集成的方案。　　1.1地震行业的数据分析　　在地震观测与科学研究中，需要采集不同类型的数据。上海地震监测三大台网（微震、强震、前兆）遍布上海及长三角地区近百个观测点，7×424小时实时数据流；长期地震科研工作积累了大量的地震目录、震情灾情和分析会商数据；同时，震害防御、应急救援业务部门拥有地理信息、人口、经济、建筑、地震构造、潜在震源、地震动区划等地震背景数据。基于这些实时、背景数据上所做的地震监测预报、地震活动性分析、震害趋势判断、震害防御安全性评估和应急救援决

6、策等工作又会产生不同种类的结果数据。　　地震科学数据的异构性主要体现在系统层面和数据格式及内容层面上。前者主要是相异数据源的硬件平台，操作系统和数据库管理系统的异构。后者是不同学科的数据均有自己严格的数据定义和规范，其数据库具有高度自治性。在震后72小时黄金救援时间内，需要多角度，综合各学科数据结果来分析与决策，进行应急处置工作。所以，数据集成在地震应急处置平添中的应用非常必要。　　1.2异构数据的集成方法　　异构数据集成，就是将不同来源、格式、特点的数据在逻辑或物理上进行有效集中，并提供统一的表示、管

7、理和存储。常用两种集成方法：物化法和虚拟视图法。物化法是一种物理集成模式，抽取出所有数据源中的数据，在数据仓库中用全局模式存储；虚拟视图法采用中间件技术，用统一的全局模型来访问各种异构数据源，用户对数据的操作不直接作用于数据源，而是通过中间件间接实现[2]。　　1.3异构地震数据集成方案的比较　　根据地震科学数据的特点，分别采用数据仓库和基于中间件的方法进行异构数据集成方案设计，并比较其优劣。4　　1）基于数据仓库的集成方案。异构地震数据中存在城市地理信息、人口、经济、地震构造、地震动区划等，这是地震应

8、急处置的静态背景数据。另外，测震、强震、前兆三大实时台网积累了大量的历史数据。对于静态、历史的异构数据比较适合采用数据仓库的方式进行集成。　　将源数据经过数据抽取、加工、转换（ETL），以一个全局模式存储到一个集成的数据库中，称为数据仓库。数据在模型和语法等方面的差异被消除，数据仓库可直接被访问。用户可以通过联机分析处理、数据挖掘等数据仓库的应用工具对其进行查询分析或知识挖掘。[3]基于数据仓库的地震异构数据集成框架如图1所示。　　数据仓库