摘 要：文章基于国产自主知识产权的三维地理信息平台EV-Globe，应用气象“天擎”数据平台，结合数字高程模型、地理国情等地理信息数据，旨在设计开发一个基于三维GIS的省域气象防灾减灾系统。实现了气象实况数据监测分析、智能网格数据预报、极端天气自动化预警、地质灾害风险预警及洪涝灾害风险模拟功能。该系统为气象专业预报人员提供了更加直观准确的空间信息参考，为气象防灾减灾提供更加科学、精确、合理的依据，提高了政府决策的科学性，同时为领导宏观决策提供更加有力的信息支持。
关键词：三维GIS；气象防灾减灾；数字高程模型；动态模拟；EV-Globe
中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2024）17-0129-05
0 引 言
地理信息系统（GIS）是在计算机软硬件系统支持下，具有对地球表面（包括大气层）空间中和地理分布有关的数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述等功能的空间信息系统[1]。GIS技术在气象领域已经得到诸多应用，如在二维平面内进行数据展示及分析的传统气象预报软件产品，以及在三维空间内进行的气象灾害评估及决策的相关系统，[2-6]。在三维GIS应用于洪水淹没模拟及气象防灾减灾等研究领域，诸多学者（包括地理、水文等领域的学者）围绕三维GIS理论与方法在洪水淹没模拟分析及气象防灾减灾领域的应用进行了广泛研究和工程实践，取得了一定的成果[7-9]，本系统以数字高程模型（DEM）为理论基础[10-11]，以国产三维GIS平台EV-Globe为依托，充分利用其全空间一体化表达的特点，在气象“天擎”数据平台的基础上，结合数字高程模型、数字正射影像、基础地理信息、地理国情等多源多类型数据，利用安全完备的云上服务，使用三维GIS、大数据、云计算等技术，将三维GIS整合到气象防灾减灾业务中，构建了基于三维GIS的省域气象防灾减灾系统。
1 系统设计
1.1 系统总体架构
系统整体采用云＋端架构设计，如图1所示，充分利用云计算能力及终端边缘计算能力，通过云数据接口获取相关业务数据，对于时间消耗要求低、计算量较大的部分在云上进行解算，对于时间消耗要求高、计算量较小的部分在终端进行解算，达到既满足海量计算又满足系统反应迅速的系统要求，满足气象业务在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求，同时可将边缘计算的成果与云数据实现互联互通，成果共享，减轻云端的负荷[12]。综合云与终端结合的方式，发挥架构优势，更好地实现气象防灾减灾业务中的海量计算、快速响应、及时预警等业务场景。
用户终端架构如图2所示，系统在用户终端架构设计过程中，遵循“业务驱动”的原则，分为数据采集层、信息传输层、硬件设施层、数据管理层、通用服务层、业务应用层、用户交互层，实现了多层技术架构体系设计，为业务人员提供了快捷灵活的业务构造能力和技术先进的业务工作平台。
1.2 系统功能设计
基于三维GIS的省域气象防灾减灾系统是以大型国产地理信息平台EV-Globe为开发平台，以基础地理信息数据、地理国情数据及数字高程模型数据，结合站点监测数据、网格预报数据、历史灾害信息数据等多源海量数据的归集处理，完成地理信息空间数据库与气象防灾减灾业务数据库的对接，将三维GIS技术整合到气象防灾减灾系统中，以气象防灾减灾工作为中心，建设气象实况监测分析子系统、气象智能网格预报子系统、极端天气自动化预警子系统、地质灾害风险预警子系统、洪涝灾害风险模拟子系统、后台运行管理子系统。
2 系统功能
2.1 气象实况监测分析子系统
系统读取天擎网格和气象监测站点数据[13]，通过EV-Globe平台对读取的天擎网格和气象监测站点数据分别进行等值面色斑和站点渲染。系统默认展示近1小时降水数据，也可以读取指定时间段内的某种气象要素的天擎网格和气象监测站点数据并进行特定渲染，如图3所示。
用户可选择影响城市范围以及影响要素，系统自动计算受影响的区域及受影响要素，为用户提供全要素气象实况监测信息服务，并支持导出选定城市的站点数据及受影响要素的信息，保障天气预报的现势性和时效性，加强气象灾害风险管理工作，提高气象服务防御科技水平。
2.2 气象智能网格预报子系统
网格预报通过获取气象智能网格预报数据，对降水、冰雹、沙尘、雷暴、湿度、温度、雾霾、短时强降水、能见度9种天气类型进行精细化的数据展示[14]，得到一定时间尺度和空间尺度下的气象防灾减灾重点单位、水文监测站、气象监测站点、山塘水库、城镇易涝点、易燃易爆点、灾害隐患点、山洪沟、中小河流、地灾隐患点、道路、水系等风险点的位置，并通过数据处理渲染在EV-Globe平台中，为预报员提供了直观的参考依据，实现气象信息可视化，丰富网格预报的内容，最大程度减少人民群众的潜在损失。
系统读取天擎网格数据，通过EV-Globe平台对读取的天擎数据进行等值面色斑渲染。系统默认展示近3小时降水数据，也可以读取指定时间段内的某种气象要素的网格数据并进行特定渲染。
系统读取天擎网格数据，获得到某类气象要素的分布范围图层，与各类影响要素图层进行叠加分析，获取到该气象要素范围下的各类影响要素信息，并提取与分布范围图层相交的各类影响要素图层，并通过EV-Globe平台渲染在三维地球上，同时支持将查询的结果导出，如图4所示。
2.3 极端天气自动化预警子系统
系统基于气象网格化数据，实现极端天气实时监测及超阈值预警，发布监测预警产品，判断极端天气对各行业的影响，提高预警信号发布的提前量和准确率。同时可以通过手动调节阈值的方法，加强气候变化影响阈值的研究，在气象灾害应急指挥决策中提供技术支持，最大程度预报相应风险，减轻或避免灾害造成的社会经济损失。
系统读取天擎网格数据，基于《吉林省气象灾害预警信号发布标准及防御指南》[15]，按照实际要求，对未来72小时内暴雨、暴雪、高温、大雾、大风以及沙尘等各类气象要素，逐三小时自动化监测，对超出《吉林省气象灾害预警信号发布标准及防御指南》阈值的气象要素，通过EV-Globe平台对读取的天擎网格数据按阈值分别提取并进行等值面色斑渲染，并进行自动化预警。系统也可以读取指定时间段内的某种气象要素的天擎网格数据并进行特定渲染。
所有已发布的预警信息均会在系统中给出明显提示，可通过预警提示按钮查询已发布的自动化预警信息，包括预警类型、预警级别、预警区域以及预警时间。
系统支持指定时间段内的某种气象要素，设置理想阈值，读取天擎网格数据，在EV-Globe平台中进行特定渲染，如图5所示。
系统获得某类气象要素超出阈值的分布范围图层，与各类影响要素图层进行叠加分析，获取该气象要素分布范围下的各类影响要素信息，并提取与分布范围图层相交的各类影响要素图层，并通过EV-Globe平台渲染在三维地球上，如图6所示。
2.4 地质灾害风险预警子系统
地质灾害风险预警根据气象智能网格预报和历史地质灾害数据，系统自动对滑坡及泥石流地质灾害进行分析，判断灾害类型和等级，并及时发布灾害预警提示[16]，提高地质灾害预警准确性，力争将防范措施落实到成灾之前。
系统自动读取天擎智能网格数据，分别得到3小时、6小时、12小时和24小时的降水量，针对滑坡及泥石流地质灾害类型，分别获取到地质灾害点的3小时、6小时、12小时和24小时降水阈值，对于超过阈值的地质灾害点，系统通过EV-Globe平台渲染在二维平面地图上，如图7所示。
针对滑坡或泥石流地质灾害，系统会自动把所有超阈值的地质灾害点渲染在二维地图上，同时根据地质灾害预计发生时间、发生地质灾害地区、地质灾害类型以及防御指南等信息生成预警报告，及时向相关部门发送预警报告。
2.5 洪涝灾害风险模拟子系统
洪涝灾害风险模拟采用改进SCS-CN模型，基于气象智能网格预报的雨情数据、高程数据，在现有成熟风险模型、单一流向理论以及种子蔓延算法等基础上自研优化算法，建立洪涝灾害风险模型[10，17]，进行洪涝灾害风险模拟和径流模拟[11]，监测洪涝风险，呈现出更加详细的数据，计算潜在受灾隐患区域范围，得到设定时间尺度和空间尺度下的气象防灾减灾重点单位、水文监测站、气象监测站点、山塘水库、城镇易涝点、易燃易爆点、灾害隐患点、山洪沟、中小河流、地灾隐患点、道路、水系等风险点的位置，为防汛应急决策提供技术支撑，进一步提升洪涝灾害风险的预警能力。
系统基于洪涝灾害风险模型和EV-Globe平台，进行洪涝灾害风险模拟，监测洪涝风险，呈现详细的数据，计算潜在受灾隐患区域范围，渲染在三维地球上，如图8所示。
系统基于洪涝灾害风险模型和EV-Globe平台，进行洪涝灾害径流模拟，判断积水的流动方向以及积水淹没的地区，降水经过汇流，随着时间聚集到一个区域内，在汇流结束后变成被淹没区域，同时以三维动态渲染的方式动态模拟径流过程、汇流过程以及最终影响区域。
系统获得潜在受灾隐患区域范围图层，与各类影响要素图层进行叠加分析，获取该潜在受灾隐患区域范围下的各类影响要素信息，并提取与潜在受灾隐患区域范围图层相交的各类影响要素图层，并通过EV-Globe平台渲染在三维地球上，如图9所示。
2.6 后台运行管理子系统
后台运行管理子系统包括预警提示、信息发布、用户管理、资源管理四个模块，对极端天气和风险预警信息进行提示，满足预警信息发布单位同时登录并制作预警信息的需求，管理用户的组织结构和等级权限，收录气象各类规划及报告等文件，确保系统更好的服务气象人员使用。
3 系统特色
3.1 三维GIS+气象
将游戏级三维地理信息引擎与气象业务结合，以特效渲染引擎为基础，提供了大量的特效模拟效果，以提高不同地理环境、不同天气状况、不同视角高度下的系统仿真效果。同时系统结合三维GIS技术，为预报员提供空间要素参考的同时，通过分析气象智能网格数据及其他过程数据，综合其他基础地理数据、土地利用数据、信息监测点数据、基础设施点数据、行政区划数据，进行叠加分析，对超阈值的地区进行提取和渲染，实现极端天气对多种行业的影响分析，以三维可视化的方式直观表现气象预报成果。
3.2 时序变化
系统除了将三维GIS与气象业务结合，还引入了时序变化，即时间维度，以满足气象业务在时序上的综合需要。系统在降水、冰雹、温度、湿度等各类气象要素的有效时效内可选取任意时段，在三维场景中对各类气象要素的智能网格数据进行精细化展示，也可以通过调整时间序列，动态查看气象要素的各类变化。
3.3 省域气象数据与地理信息大数据结合
系统接入实时观测数据及预报产品数据，支持对省域内海量预报、站点数据进行加工处理并以图层形式进行精细化展示，支持加载海量道路、水系、遥感影像、数字高程和行政区划等基础地理信息数据，同时支持将省域气象数据与地理信息大数据进行结合，综合实现极端天气自动化预警、地质灾害风险预警、洪涝灾害风险模拟等功能。
3.4 基于气象预报的洪涝实时模拟
洪涝灾害风险模拟功能，采用SCS-CN模型，基于气象预报信息，结合数字高程模型、土地利用等数据，使用自有算法，同时运用单一流向理论、种子蔓延算法等，计算潜在受灾隐患区域，通过空间叠加，对内涝的地区进行提取，最后在三维场景中渲染洪涝水面，综合分析出受灾区域面积，受灾区域内的村镇分布等信息。实现了全省范围内，降雨过程实时洪涝灾害的模拟。
4 结 论
本系统将三维GIS技术应用到气象防灾减灾领域，充分利用已有的气象信息化资源，发挥三维地理信息系统优势，不断提高气象服务的时效性与精准性，加强省级防灾减灾工作的决策部署，进一步提高综合防灾减灾的能力，切实维护人民群众生命财产安全。
本系统投入使用之后，能够更好地为预报员提供空间要素参考，了解不同地区更加切实的三维地形地貌，解决不同区域相似气象条件造成不同气象灾害隐患的实际预报问题；实现极端天气自动化预警及地质灾害风险预警，预报各类极端天气情况及地质灾害风险；能够对全省范围进行降雨淹没模拟分析，最大限度地预报洪水灾害位置及范围，为灾害发生后的资源分配提供重要参考。综上所述，系统以气象防灾减灾为工作中心，构建了一个信息丰富、应用便捷、维护简单、扩展方便的基于三维GIS的省域气象防灾减灾系统，为人民生产生活提供更加准确的气象预报信息，为气象防灾减灾提供合理依据，提高了政府决策的科学性，同时为领导宏观决策提供更有力的信息支持。
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作者简介：张东宇（1990—），男，汉族，辽宁铁岭人，高级工程师，本科，研究方向：遥感应用及地理信息系统研发。
DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.17.025
收稿日期：2024-03-15
Design and Development of Provincial Meteorological Disaster Prevention and Mitigation System Based on 3D GIS
ZHANG Dongyu
（EarthView Image Co.， Ltd.， Beijing 100101， China）
Abstract： Based on the domestic indigenous intellectual property right of three dimension geographic information platform EV-Globe， this paper applies meteorology “Tianqing” data platform and combines Digital Elevation Model， geographical national conditions and other geographic information data to design and develop a provincial meteorological disaster prevention and mitigation system based on 3D GIS. It realizes real-time meteorological data monitoring and analysis， intelligent grid data forecasting， extreme weather automatic early warning， geological hazard risk warning， and flood disaster risk simulation functions. The system provides meteorological professionals with more intuitive and accurate spatial information reference， offering more scientific， precise， and reasonable bases for meteorological disaster prevention and mitigation. It enhances the scientific nature of government decision-making and provides stronger information support for leaders macroeconomic decisions.
Keywords： 3D GIS; meteorological disaster prevention and mitigation; Digital Elevation Model; Dynamic Simulation; EV-Globe
