GIS与道路预警系统-最新资料

基于GIS技术的市政道路应急救援系统技术方案与实践应用近年来，随着城市化进程的加速和交通流量的不断增加，市政道路应急救援工作的重要性日益凸显。

应急救援系统的设计和实施，对于提高城市道路交通安全性，减少事故发生和抢险救灾时间具有重要意义。

基于GIS技术的市政道路应急救援系统被广泛应用于现代城市的交通管理中，该系统以其强大的功能和可视化的特点，提供了一种科学、高效、精确的应急救援方案。

一、系统方案设计1. 数据采集和建模：为了实现应急救援系统的需要，需要进行大量的数据采集工作。

包括市政道路的空间数据、交通流量数据、交通监控数据等。

通过采集多源数据实现数据的完整性和准确性；然后进行数据建模，生成路网、交叉口和道路等空间数据。

2. 数据存储和管理：利用GIS技术提供的数据库功能，对采集的数据进行存储和管理。

采用分层次存储方式，提高数据的查询和更新效率。

同时应建立数据管理规范，确保数据的一致性和可靠性。

3. 空间分析和模拟：基于建模的空间数据，可以进行一系列的空间分析和模拟工作。

如道路通行能力评估、交通拥堵分析、路径规划等。

这些分析结果可以为应急救援提供科学的依据。

4. 应急救援决策支持：基于GIS技术的市政道路应急救援系统可以实现实时监控和响应能力。

通过设置监控点和传感器，可以实时获取交通流量、车辆行驶状态等信息；利用模拟和分析结果，结合历史数据，提供决策支持。

二、系统实践应用1. 交通事故应急救援：当市区发生交通事故时，应急救援系统可以通过实时监控，快速判断事故点位置和交通状况，并自动规划最优救援路径。

同时可以向相关部门发送预警信息，协调救援资源。

2. 突发交通事件处理：在遇到突发交通事件（如交通管制、危化品泄漏等）时，基于GIS技术的应急救援系统可以迅速响应，协调交通流量，引导车辆绕行或者撤离危险区域。

同时可以实时监测危险源的扩散情况，并及时发布预警信息。

3. 自然灾害应急救援：在自然灾害发生时，应急救援系统可以通过监测地质灾害、气象等信息，及时进行预警，并规划最短、最安全的撤离路径。

基于GIS的自然灾害风险评估与预警系统设计自然灾害是人类社会面临的严重挑战之一。

为了降低自然灾害对人类造成的损失，基于地理信息系统(GIS)的自然灾害风险评估与预警系统设计成为一种重要的解决方案。

本文将介绍、分析该系统的设计原则和功能模块，并讨论其在自然灾害应对中的应用前景。

GIS是一种基于地理空间数据的信息处理技术，能够对地理现象进行分析、模拟和预测。

在自然灾害风险评估与预警系统中，GIS可以集成地形、水系、土地利用、气象数据等多源数据，通过空间叠加分析和模型算法，为灾害风险评估和预警提供可靠的决策支持。

首先，在系统设计方面，应根据实际需要确定系统的范围和边界。

例如，可以选择固定的区域，如某个城市或地区，也可以选择特定的自然灾害类型，如地震、洪水或风暴潮等。

然后，需要收集和整理相关的地理数据，并建立数据库。

这些数据包括地形地貌、土地利用状况、气象记录、历史灾害事件等。

同时，还需要建立一套合理的数据管理机制，确保数据的准确性和及时性。

其次，在系统功能方面，可以分为以下几个模块：地理数据管理模块、风险评估模块、预警模块和决策支持模块。

地理数据管理模块负责地理信息的采集、存储和更新。

它应该具备高效的数据导入导出功能，能够支持不同格式的数据交换。

风险评估模块通过GIS技术的空间分析和模型算法，对地理数据进行处理和分析，生成风险评估图和统计数据。

预警模块则基于风险评估结果，结合实时监测数据和预测模型，及早发现潜在的灾害风险，并向相关部门和人员发出预警信息。

决策支持模块提供了灾害应对的决策支持工具，包括制定预案、资源调度、救灾行动等。

在应用方面，基于GIS的自然灾害风险评估与预警系统可以广泛应用于气象、水利、城市规划、环境保护等多个领域。

在气象领域，系统可以用于监测和预测暴雨、台风等强对流天气事件，并进行相应的预警和救援工作。

在水利领域，系统可以帮助水库管理人员及时掌握水库蓄水量、径流量等信息，科学调度水资源。

基于Web GIS的灾害监测和预警系统设计与应用研究近年来，自然灾害频频发生，对人类的生命财产造成了巨大的损失。

在应对自然灾害方面，及时准确地监测和预警灾害是至关重要的。

而Web GIS技术的应用为灾害监测和预警提供了多种可能性。

一、Web GIS技术概述Web GIS是指基于Web技术实现的地理信息系统，通过在Web上发布和共享地理信息，实现数据共享和应用。

Web GIS将GIS与Internet技术有机结合，使得地理信息直观形象、交互性强，并且支持跨平台、跨网络的信息交流和应用。

二、Web GIS技术在灾害监测和预警中的作用灾害监测与预警是指根据天气变化、地质地形情况等，通过采集并分析地理信息，对可能发生的灾害进行提前预测和预警，及时采取对策，避免伤亡和经济损失的发生。

Web GIS技术在灾害监测和预警中可以发挥重要作用，主要有以下几个方面：1.实时数据更新和可视化Web GIS技术可以将实时数据通过网络传输和处理，将数据可视化。

在灾害监测和预警中，即使是微小的数据变化也可能引发重大影响，实时更新和可视化可以及时发现，为采取及时对策提供强有力的支持。

2.快速数据共享通过Web GIS系统，可以实现在线共享地理信息，使得灾害监测和预警人员可以及时获取信息，提高工作效率。

此外，网络共享还可以组织起多个部门，实现资源共享和合作，为防灾减灾工作提供更加全面和整体的参考和支持。

3.灾害模拟和预测Web GIS技术可以借助地图分析和时空分析、三维可视化等方式，实现对地质地形、气象、水文等方面的灾害模拟和预测。

通过模拟，可以对灾害进一步了解和预测，为制定应急措施和预警提供基础。

4.动态监测Web GIS技术可以将地理信息和传感器设备无缝集成，实现对灾害区域的动态监测。

当地理信息与设备信息相结合，可以对变化分析和模式识别进行更精确的分析。

5.应急决策支持Web GIS技术可以通过高效的空间分析和时间分析，得出决策所需的准确地理信息，以及与业务相关的应用程序。

2017年11 月 辽 宁 警 察 学 院 学 报 Nov. 2017 第6期(总第106期) JOURNAL OF LIAONING POLICE COLLEGE No.6(Ser. No. 106)58基于GIS 的道路交通气象监测预警系统研究初彦龙（辽宁警察学院 治安管理系， 辽宁 大连 116036）摘 要：道路交通安全是道路交通的首要任务和终极目标，天气情况对道路交通安全威胁巨大，已经成为威胁道路安全运营的最大非人为因素。

不利气象条件对人、车、路组成的道路交通系统有相当大的影响，蕴藏着众多交通事故隐患，甚至引发重特大交通事故。

以交通信息科技手段增强交通参与者的安全预警，建立道路交通气象环境预警体系显得尤为重要。

文章通过对大连市的几条主要道路进行气象监测，建立道路交通气象监测预警系统，大大减少恶劣气象下交通事故发生的概率。

关键词：地理信息系统；道路交通；气象监测预警中图分类号： D631.5 文献标识码：A 文章编号：2096-0727(2017)06 -0058-05收稿日期：2017-07-17作者简介：初彦龙（1976-），男，辽宁烟台人，讲师，硕士。

研究方向：道路交通管理与控制。

基金项目：辽宁省教育厅科学技术研究一般项目“基于GIS 的道路交通气象监测与预警系统研究”（L2015246） 一、引 言道路交通安全是交通管理的终极目标，雨雪等天气条件影响着道路出行者的安全，成为国家经济建设和发展的很大障碍。

建立道路交通气象GIS 系统变得非常必要，系统能够对道路的气象环境进行分析查询，并可以对历史时段天气情况形成历史曲线，可以及时了解出行者目的区域的天气情况，并提前采取及时应对对策，尽量减少道路交通事故。

本研究是道路交通与气象相结合的GIS 平台，要求道路运输部门和气象部门合作提供相关数据，系统功能向出行者免费开放，使出行公众及时了解道路交通的天气情况。

二、当前道路交通气象预警研究的现状分析（一）国内研究现状国内当前对城市道路交通气象的研究仍处在起步阶段，道路交通气象方面的研究仍旧比较少，与发达国家相比还有很大差距，有关恶劣气象条件对城市道路交通安全的影响研究更是少之又少。

基于GIS技术的环境监测与预警一、GIS技术概述地理信息系统（GIS）技术是一种集数据获取、处理、管理、分析、展示等功能于一体的综合性技术。

它将地球表面空间信息与属性信息相结合，以地图为基础，以计算机为工具，以统计分析为方法，用图形形式表达和展现空间信息，从而支持沙盘模拟、空间分析以及决策制定等功能。

二、环境监测与GIS应用环境监测是指从环境角度考虑，对环境污染物及其行为的观测、记录和评价，以控制污染和保护环境。

在环境监测工作中，GIS技术通常被作为一个重要的支撑工具。

1. 数据获取GIS技术可以实现对各类环境信息的收集、整合和分析，包括地形、地貌、地物、气象、水文、地化等多个方面的数据。

同时，GIS可以存储和管理这些数据，将其组织成数据集，为后续的环境分析和应用提供便利。

2. 空间分析环境监测需要涉及到较大范围的空间区域。

GIS技术可以针对不同的污染源和不同的污染物，使用空间分析工具进行定量分析、空间叠置和交叉，从而提供决策具有重要的支撑作用。

3. 环境模拟GIS技术的空间分析功能可以快速准确模拟某种环境污染物的传播和扩散过程，这有助于环境监测的实时性和全面性。

4. 海量数据处理环境监测涉及到海量的、异构的数据源，需要进行走运算、处理和分析。

GIS技术的数据处理速度快、精度高、存储能力大，可以提高环境监测的效率和可靠性。

5. 数据可视化GIS技术具有良好的数据可视化性，可以将复杂的各类环境信息以图形化的形式表现出来。

这有助于环境监测的数据解释和向公众传递环境信息。

三、环境预警与GIS应用环境预警是指通过对环境监测数据的实时监控和分析，及时发现和提示环境危险事件的可能性，并根据预测结果进行相应的应对和防范。

GIS技术在环境预警中，同样发挥着非常重要的作用。

1. 实时数据监测GIS技术可以将分布在全国各地的传感器和监测站实时数据进行采集、传输、展示和分析。

这样就可以建立起一个完整的实时监测系统，可以及时掌握环境变化情况。

引言：警用地理信息系统（GIS）是一种结合地理信息技术和警务工作的信息系统，旨在提供警务决策和应急指挥的支持。

本文将进一步探讨警用GIS的应用，包括数据采集与处理、空间分析、应用案例、挑战与发展方向等方面。

概述：警用地理信息系统（二）将深入研究警用GIS的应用案例和相关技术。

通过将地理信息与警务数据相结合，警用GIS可以帮助警方完成犯罪分析、资源调度、巡逻路线优化等工作，提高警务部门的工作效率和决策能力。

正文内容：一、数据采集与处理1.构建数据采集体系：介绍如何建立警用GIS的数据采集流程和数据标准，以确保数据的准确性和一致性。

2.数据清洗与处理：讨论如何进行数据清洗和处理，包括数据去重、数据加工和数据转换等技术，以提高数据的可用性和质量。

3.数据更新与维护：探讨警用GIS数据的更新和维护策略，包括数据采集频率、数据更新机制和数据质量控制等方面。

4.数据共享与权限管理：介绍警用GIS数据的共享机制和权限管理，以实现不同警务部门之间的数据共享和协作。

5.数据集成与交互应用：研究如何将警用GIS数据集成到现有的警务信息系统中，并实现与其他应用系统的数据交互。

二、空间分析1.空间数据建模：介绍警用GIS中的空间数据模型，包括点、线、面等要素，并讨论如何进行空间数据的建模和管理。

2.空间查询与分析：探讨如何利用警用GIS进行空间查询与分析，包括缓冲区分析、空间叠加分析和路径分析等技术。

3.犯罪热点分析：研究如何利用警用GIS进行犯罪热点分析，以帮助警方确定犯罪分布的规律和犯罪高发区域。

4.资源分配与调度：讨论如何利用警用GIS进行资源分配和调度，包括警力派发、巡逻路线优化和案件处理优先级的确定等方面。

5.应急指挥与决策支持：探讨如何利用警用GIS提供应急指挥和决策支持，包括突发事件的空间信息分析和应急资源的调度等方面。

三、应用案例1.犯罪分析与预测：介绍警用GIS在犯罪分析和预测方面的应用案例，包括犯罪地理学、时间序列分析和模式识别等方面。

基于GIS的城市监测预警系统研究随着城市化进程的不断加剧，城市面积不断扩大、建设不断增加，城市的安全问题变得越来越复杂。

城市监测预警系统的研发对于城市安全管理意义重大。

近年来，随着计算机技术、通信技术、遥感技术等多种先进技术的出现和应用，基于GIS 的城市监测预警系统也逐渐地发展起来。

一、基于GIS的城市监测预警系统介绍基于GIS的城市监测预警系统是一种城市管理的新技术，它结合了GIS技术、遥感技术、数据库技术、网络通信技术和人工智能技术等，实现城市各项信息的汇聚、处理和分析，并通过多种手段来预警、报警和辅助决策，以提高城市的应急处置能力和安全保障能力。

二、基于GIS的城市监测预警系统的功能1、实时监测城市设施基于GIS的城市监测预警系统可以对城市设施进行实时跟踪和监测，包括交通、水利、气象、环境等设施，发现异常，及时预警，实现设施最优化运营。

2、城市污染监测基于GIS的城市监测预警系统可以对城市环境进行污染监测，发现环境异常行为，并通过专业规划和科学管理，保护城市生态环境和居民健康。

3、城市安全风险监测基于GIS的城市监测预警系统可以对城市安全风险进行监测，对城市的治安、火灾、交通等事故进行预警，及时发生警报，保证城市的安全。

4、城市灾害监测基于GIS的城市监测预警系统可以对城市远洪涝、地震、台风等灾害进行有效监测和预警，为城市居民在灾害来临前做好充分的应急准备。

5、城市人口的统计与管理基于GIS的城市监测预警系统还可以通过人口标准来对城市人口进行统计和管理，为城市规划和管理提供咨询和参考数据，促进城市的健康发展。

三、基于GIS的城市监测预警系统的建设要素(1) 数据库建设：基于GIS的城市监测预警系统需要很大的数据支持。

建设城市监测预警系统的前提，就是要建设一个完备的数据支撑系统，确保数据的完整性、准确性和实时性。

(2) 硬件设备：基于GIS的城市监测预警系统需要配备大型计算机、传感器、网络通讯设备等硬件设备，以实现数据的搜集和分析。

地理信息系统知识：GIS在道路交通研究中的应用随着城市化进程的不断加速，道路交通的重要性越来越凸显出来。

如何合理规划城市道路、优化交通流量，并且尽可能地减少交通拥堵和交通事故的发生，已经成为城市交通管理部门和研究人员们关注的热点问题。

在这个过程中，地理信息系统（GIS）发挥了重要的作用。

GIS可以帮助交通管理部门和研究人员更好的了解城市道路交通的整体情况，提高交通管理的水平。

首先，GIS可以绘制地图，对城市道路进行数字化，把道路的线路、道路宽度、车道数、车速限制等道路信息标注在地图上。

这些道路信息实现了数字化，帮助人们清晰地了解城市道路的布局和全貌，对车辆和行人的出行有序性和安全性进行优化，提高交通使用效率，避免拥堵等恶劣现象的发生。

其次，GIS可以实现交通数据处理功能。

交通管理部门可以采集交通运输数据，如车辆通行轨迹、交通流、交通事故等数据，将其进行数字化与地图绑定，形成交通数据资源库，交通运输管理人员可以根据这种数据分析道路的特点和需求，为道路提供优化建议，合理规划道路，提高道路的使用效率和生产率，提高交通管理的水平。

第三，GIS可以进行交通模拟实验。

通过交通模拟，交通管理者可以研究道路交通拥堵的原因，交通流量的分布和变化规律，实现交通的可持续发展和城市的交通安全。

通过交通模拟，人们可以通过一些特定方法和算法，研究交通流的时空分布和变化规律，寻找瓶颈，并提出改进措施，这样就可以使得交通运输系统的运作更加有序，更加高效，从根本上改善道路交通拥堵的问题。

最后，GIS可以用于交通事故的管理。

通过GIS的数据处理和可视化呈现，人们可以实时掌握交通事故分布和趋势，及时采取应对措施，最大限度的保障城市的道路交通安全。

总的来说，GIS在道路交通研究中起到了不可或缺的作用，尤其是在提高城市道路交通的安全性、降低拥堵、增加交通运输效率等方面，GIS发挥着越来越重要的作用。

在未来，GIS技术会更加成熟，对于城市道路交通管理和规划，建立更加科学化、规范化、智能化、信息化的系统和解决方案，将更为精准和高效。

基于GIS的公路交通事故信息引言近年来，随着车辆保有量的不断增加，道路交通事故频发成为社会关注的热点问题。

由于交通事故涉及的数据众多且复杂，如何利用地理信息系统（GIS）来对交通事故信息进行综合分析和可视化呈现，成为解决交通安全问题的重要手段之一。

本文将从GIS的基本概念和原理出发，探讨如何基于GIS对公路交通事故信息进行分析与展示。

GIS的基本概念和原理GIS（Geographic Information System）是一种将地理空间信息与属性信息相结合的信息管理系统。

它能够捕获、存储、查询、分析和显示各种与地理位置有关的数据，如地图数据、卫星影像、地理位置等，帮助人们更好地理解和处理与地理相关的问题。

在GIS中，地理空间信息以地图的形式表现，地图由几何对象和属性信息组成。

几何对象主要由点、线、面等要素表示，用来表示地理现象在地球表面上的位置和形状。

属性信息则是与几何对象相关联的数据，如道路名称、事故数量等。

GIS的工作原理主要包括数据采集、数据存储、数据管理和数据分析等环节。

数据采集阶段是获取地理信息的过程，包括现场调查、遥感数据获取等。

数据存储阶段是将采集到的数据存储于数据库中以供后续使用。

数据管理阶段是对存储的数据进行管理和维护，确保数据的完整性和可靠性。

数据分析阶段是利用GIS的功能对数据进行处理和分析，生成有意义的结果。

基于GIS的公路交通事故信息分析公路交通事故信息是一种重要的地理信息数据，通过对其进行分析可以更好地了解交通事故的发生规律和影响因素。

基于GIS的公路交通事故信息分析主要包括数据整理、空间分析和可视化呈现三个步骤。

数据整理交通事故信息通常包括事故发生地点、事故时间、事故类型、事故原因等多个要素。

在数据整理阶段，我们可以对这些要素进行分类和整理，以便后续分析使用。

在处理地点数据时，我们可以利用GIS工具将地点信息转化为地理坐标，即经纬度。

通过对地理坐标的处理，可以将事故地点标注在地图上，方便后续的空间分析和可视化呈现。

基于GIS的市政道路安全管理系统设计与实现随着城市化进程的不断加速，城市交通问题日益突出，交通安全问题也成为各大城市面临的严峻挑战。

由于城市道路规模庞大且复杂，如何更好地管理和维护城市道路安全成为当前亟待解决的问题。

此时，基于地理信息系统(GIS) 的市政道路安全管理系统应运而生。

一、市政道路安全管理系统的设计1.系统架构设计市政道路安全管理系统主要包括信息采集、信息处理、信息管理、信息分析和信息展示五大模块。

其中，信息采集模块主要通过传感器、GPS定位等技术手段采集城市道路的各种安全信息；信息处理模块将采集到的信息进行过滤、分类和关联，形成数据结构；信息管理模块负责对系统中的信息进行管理和维护；信息分析模块通过数据挖掘等方法对数据进行分析，提取潜在的交通安全问题；信息展示模块通过各种数据可视化手段将分析结果直观地展现出来供市民参考。

2.信息采集信息采集是市政道路安全管理系统的基础环节。

系统主要通过传感器、GPS定位等技术手段对城市道路的各种安全信息进行采集。

传感器主要包括路面嵌入式传感器、视频监控设备、气象传感器等，可用于采集路面状态、交通流量、能见度等信息；GPS定位则可用于实时定位车辆位置、行驶速度等信息，并将其上传至后台数据库。

3.信息处理信息处理模块将采集到的信息进行过滤、分类和关联，形成数据结构，并对数据进行清洗和融合处理。

其核心操作包括多源数据的交叉匹配、空间数据关联、时间序列数据处理、数据聚合等。

通过信息处理，系统可以自动识别道路交通状况、分析交通安全风险、预测交通拥堵、提供交通路线选择建议等功能。

4.信息管理信息管理模块负责对系统中的信息进行管理和维护，包括数据的录入、更新、存储、备份和恢复等。

同时，该模块还需要建立精细的权限管理系统，保证各种职能部门和用户在不同层级和角色下进行数据共享和信息交流。

5.信息分析信息分析模块通过数据挖掘等方法对数据进行分析，提取潜在的交通安全问题。

基于GIS的道路交通安全管理系统研究
基于GIS的道路交通安全管理系统是一种应用地理信息系统技
术来进行交通安全管理的系统。

该系统能够对道路交通的各种信息
进行管理，包括交通流量、事故发生率、交通标识等，在此基础上，对交通安全进行分析和评估，提供科学、有效的交通管理方案，从
而实现对道路交通安全的全面管理。

该系统具有以下特点：
1.数据的集成和分析
在该系统中，地图是基础。

将各种信息集成到地图中，利用
GIS技术进行空间分析和地理统计分析，可以全面了解各个区域的
交通状况，如道路畅通情况、交通拥堵情况、事故发生率、路段安
全等级等各种信息。

2.管理的科学化和精细化
采用基于GIS的道路交通安全管理系统可以对道路交通管理进
行科学、精细化的管理。

该系统能够对各个路段进行评估，了解路
段的交通情况和安全等级，并根据评估结果制定相应的道路交通管
理方案，提高交通的科学性和精细化程度。

3.决策的快速性和准确性
该系统的采用可快速收集和更新交通信息，提供准确的数据支持，在快速筛选和分析信息时能够以较快速度进行大量信息处理，
并提供决策建议。

4.信息可视化
地图可视化，让数据的呈现更加清晰、直观。

应用GIS技术，将信息以图形的方式展现，方便用户全面了解道路交通信息情况，尤其是路段安全等级的分布情况、交通拥堵的热点等信息。

基于GIS的道路交通安全管理系统通过采用先进的技术手段，提供科学有效的道路交通管理方案，实现了对道路交通安全的全面管理，达到了优化城市道路交通的目的。

基于GIS的公路边坡危险性分析与预警系统研究王卫东;刘超;李大辉;谭捍华;罗强;龙万学【摘要】从宏观方面,针对滑坡易发性区划,选择高程、坡度、岩性、地质构造、铁路建设和年均降雨量6个致灾因子及其二级指标建立滑坡敏感性区划研究体系,以主客观综合权重方法为原型构建滑坡敏感性区划GP模型,并发布为网络服务,在WebGIS系统中调用该服务自动编制滑坡敏感性区划图.从微观方面,针对单体边坡,使用地理力学方法对边坡的稳定性进行计算与分析.然后根据已有监测数据,运用预测模型,判断滑坡所处阶段,确定滑坡预警级别.该文将地质灾害宏观区划与单体边坡稳定性分析以及监测预警相结合,运用到公路边坡信息管理系统中,从而实现对公路边坡的危险性分析和灾害预警.【期刊名称】《华中师范大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2015(049)003【总页数】8页(P452-459)【关键词】边坡信息管理;地质灾害区划;稳定性分析;危险性评价;监测预报【作者】王卫东;刘超;李大辉;谭捍华;罗强;龙万学【作者单位】中南大学土木工程学院,长沙410075;高速铁路建造技术国家工程实验室,长沙410075;中南大学土木工程学院,长沙410075;中南大学土木工程学院,长沙410075;贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司,贵阳550081;贵州省交通厅,贵阳550003;贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司,贵阳550081【正文语种】中文【中图分类】P642.22随着全国大范围高速公路的建设，山区高速公路逐渐增多，由于高速公路技术标准较高，高边坡问题难以回避，尤其是在较复杂的地质条件下.除了在设计阶段采取必要措施处理边坡外，已建、在建的高速公路中边坡的维护、管理及动态监测已引起了相应业主的重视.本文研究并实现了地质灾害易发性区划基于GP服务的网络化和自动化，重点边坡的监测数据分析处理和灾害预警预报功能，用户仅需浏览器便可使用，方便有关部门及时得到预警预报信息.本系统采用B/S(浏览器/服务器)架构，其核心是服务器端，包括了数据库和GIS 服务，系统自上而下分为3层结构，即表现层、控制层和数据层，系统结构见下图1.系统功能结构主要包括基础地理信息管理、灾害易发性区划信息管理、边坡信息管理与稳定性分析和边坡监测管理与预测预报4大部分，见图2所示.其中，基本地理信息管理是系统的基础部分，主要完成对地理信息数据的管理与空间表现；灾害易发性区划信息管理主要通过调用地理处理服务，完成对研究区域的地质灾害易发性区划，并结合降雨量实现地质-气象耦合预警预报；边坡信息管理与稳定性分析模块基于地理信息数据库，实现对边坡的可视化管理，并进行边坡稳定性分析与分级；监测管理与预测预报模块则是对重点边坡进行监测管理，并结合预测预报模型对监测数据进行分析，从而实现预测预报.灾害易发性区划是从宏观角度出发，对区域地质灾害易发程度划分的一种方法，区划结果可以为区域公路路网规划和防灾减灾工作提供重要的决策依据.本文在考虑研究区域致灾因素(地形地貌、地质条件、水文环境等)的基础上加入灾害诱发因素(降雨、人工活动等)，通过ArcGIS软件构建地理处理模型对研究区域内滑坡灾害发生的可能性进行分析和评级，形成贵州省滑坡灾害易发性区划图.2.1 GP服务本文通过对收集到的边坡数据加以汇总，并参考专家意见，可以得出边坡基本信息主要分为6大类，即边坡所处地理位置，包括坐标、行政区划等；边坡基本特征，包括长宽、体积、坡度等；边坡的一般分类，包括物质组成、运动方式、形成年代等；边坡的环境条件，包括周围环境、地下水动态、植被覆盖率等；边坡的整治措施，包括治理措施、效果、日期等；以及边坡的一些其他信息，包括养管单位、信息填写人等信息.对于这些边坡基本信息，系统都设置了增加、删除、查询、修改等功能，可以减少数据库的冗余，保证数据库存储数据的质量，并且系统中还设计了自动填写和错误自动检测等一系列功能，可有效避免错误的信息存储，从而保证数据库存储信息的完整和准确.GP服务是指在ArcGIS Server平台下二次开发地理处理服务.GP(地理处理)服务提供GIS 分析功能，强调地理数据与用户的交互性，能充分挖掘隐藏的地理信息，其分析结果为决策提供依据[1].GP 服务所封装的分析功能通过商业GIS软件的二次开发实现，可提供研究领域内的GIS分析过程[2].与其他服务相比，GP服务是地理信息网络服务的高级应用和核心模块，相当于一般网络信息系统中的模型库.ArcGIS 提供了多种GP工具和可视化的GP建模环境，供专业人员进行GP 模型二次开发.用户可将GP工具组合成复杂的GIS工作流(图3)，其中圆角矩形框代表GP 工具，椭圆形代表输入/输出数据，六边形表示中间数据，字母P标识整个模型的输入/输出参数[3].研究采用Python语言开发脚本工具调用GIS底层组件，用于扩展GIS功能和实现主客观综合权重方法的数学计算.GP模型在服务器端构建之后，通过ArcGIS Server Manager 发布为GP 服务.2.2 区域致灾因子体系控制和影响地质灾害孕育发生的主要影响因素可以归为3大类，即环境因素、诱发因素和历史因素.选取高程、坡度、岩性和地质构造4个环境因素，年均降雨量和工程建设2个诱发因素作为滑坡主要致灾因子[4].同一因子取值不同时对滑坡发生的影响程度不同，因此，需要将各一级因子进一步划分为若干二级因子.其中地质构造、工程建设分别以到地质构造线距离和到线路距离来划分二级因子.岩性等致灾因子作为地质变量，必须对其进行量化.由于各因子的测量单位不一致，导致每个因子的表现力不同，因此，还需要统一量纲[5].分级后的致灾因子体系如图4所示，在因子图层属性表中使用对应的因子标识表示各二级因子地理区域，本文重点介绍基于该致灾因子体系的GP模型建立过程.2.3 构建区域滑坡易发性GP模型本文主要采用主客观线性加权方法构建GP模型，该方法基于客观的熵值法和主观的模糊理论，是客观方法与主观方法的有机结合.根据熵值理论[6-7]，致灾因子的客观权重由二级因子区域内历史灾点面积密度的熵值大小决定，统计各二级因子的面积以及各二级因子区域内历史灾点的面积，计算每个二级因子区域内历史灾点的面积密度，归一化后得到致灾因子的熵值，即可得到各致灾因子的客观权重.致灾因子的客观权重确定后，还需要对各因子的二级权重进行计算.二级因子权重为采用主观赋权的方法，即需要决策者和行业专家参与，对各致灾因子的二级因子采用梯形模糊数进行主观评价，再根据专家评价计算二级因子的权重.主客观滑坡易发性模型涉及到地理信息图层的处理和因子权重的计算，前者需要对图层信息进行分析与操作，后者则需要对地理信息要素属性进行操作，这正是地理处理的优势所在，所以主模型基于地理处理创建.本系统滑坡易发性区划的主模型主要分为4个部分，如图5所示.图中第1部分为致灾因子图层的叠置.每个致灾因子被划分为几个不同等级的二级因子，即是将研究区域划分为形状、大小均不相同的几个区域.将这些划分方式不同的图层进行叠置，整个研究区域将被划分为多个形状不规则的小区域，而这些小区域分别对应6个致灾因子的某一个二级因子.第2部分是各致灾因子二级因子的权重计算.根据权重线性组合原理，将致灾因子客观权重和其二级因子主观权重对应相乘，即可得到该二级因子在最终进行叠置计算时需要的权重，直接为后续区域权重叠置提供数据支持.第3部分是主模型的关键，负责计算图层叠置后所有区域对与滑坡易发性的贡献程度，即权重.“字段计算”工具为ArcGIS地理处理工具集中提供的系统工具，用来计算地理要素字段的数值，前面6个“字段计算”工具以近似循环的方式计算每个区域所对应的二级因子的权重，最后将同一区域内6个致灾因子的权重叠加，从而得出每个区域内滑坡易发性的综合权重.第4部分根据等间距法以各区域内的综合权重进行滑坡的易发性等级划分，并对不同等级进行渲染，最终形成滑坡易发性区划图.国内外稳定性分析方法众多，可分为确定性方法、不确定方法、有限元方法等，本系统中主要使用工程经验类比法、模糊综合评判法、Sarma法、Bishop法、传递系数法和简布法等6种方法构建边坡稳定性分析模型库，用户可以根据具体边坡情况选择评价方法.根据分析结果，对危险边坡及时采取防护和加固措施，避免灾害发生带来的损失，并可选择对重点边坡进行监测管理.3.1 Sarma法Sarma法可用于确定各种形式的边坡稳定性分析，属于极限平衡法.它认为边坡岩体的滑动面为理想的平面或圆弧面，从力学角度分析，岩体发生滑动时，不仅滑动面上的剪力平衡被破坏，同时也考虑滑动岩体内部的剪切.进行条块分割时，条块边界无需垂直，从而Sarma法可以对各种特殊的岩体结构进行稳定性分析，也可以对外部荷载下的边坡进行分析[8-9].Sarma法通过假定对边坡施加一个水平体积力，来实现边坡的极限状态，体积力如水平地震惯性力等，为滑坡体的自重.对于边坡中的任一条块，其几何尺寸通常由3～4个顶点确定，地下水位线也可以在条块剖面上确定，在Sarma法中，这些点都以坐标的形式确定.具体条块尺寸及条块受力分析如图6所示.根据条块的力学条件和几何条件，以及静力平衡条件：可以求得：Sarma法为隐式算法，需不断折减抗剪强度，使边坡逐步达到极限状态，以此来求解稳定性系数.设折减系数F，将条块本身的强度参数c值与φ值同时按折减系数F进行折减，即同时以cbi/F、csi/F、csi+1/F、tanφbi/F、tanφsi/F和tanφsi+1/F代替cbi、csi、csi+1、tanφbi、tanφsi和tanφsi+1，作为新参数代入式(2)进行计算.经过多次迭代，使得等于边坡的实际水平地震系数，此时的折减系数即为该水平地震系数条件下边坡的稳定性系数[10].3.2 构建边坡稳定性分析模型库系统中使用Matlab对上述稳定性分析模型进行后台算法的编写，构建边坡稳定性分析模型库，同时使用MXML搭建前台用户界面，完成选择和使用模型进行稳定性分析.工程经验类比法主要依靠对已有的自然边坡或人工边坡进行调查分析，比较后确定研究边坡的稳定性状况，不牵涉数学模型的计算[11]，系统中以界面输入方式实现对该方法稳定性分析结果存储.模糊综合评判法计算过程主要包括评价因素选择、判断矩阵输入、权重计算和隶属度计算等步骤，牵涉到的数学模型有矩阵计算和隶属度计算两部分，可直接使用ActionScript语言编写.Sarma法、Bishop法、传递系数法和简布法都属于定量分析法的范畴，需要通过Matlab构建模型，并研究模型的输入参数与输出结果形式，构建前台界面，下文以Sarma法为例介绍模型的构建方法.根据Sarma法计算原理，首先考虑值与值不折减的情况，即F=1，计算此时的水平地震系数Kc值.Kr为当地水平地震系数(不考虑地震时取0)，若Kc>Kr，则以一定的步长递增；若Kc<Kr，则F以一定的步长递减.经过多次迭代，计算出满足Kc=Kr的折减系数，即为所求边坡的稳定性系数.模型构建综合考虑数值计算精确度和计算效率，将折减系数值的试算步长拟定为1×10-3，最终结果的判定标准为|Kc|<0.003，即Kc在±0.003这个误差范围内时所对应的折减系数为所计算边坡的稳定性系数[12].重点边坡监测管理分析与预测预报主要是对较为危险的监测边坡进行管理.前文从宏观区划和微观单体边坡稳定性两个方面确定了危险边坡之后，从数据库提取已有监测数据，根据数据序列等间隔化和数据序列突变现象处理模型等方法对监测数据进行分析成图，从而可对监测边坡的变形状况进行判断.可选择预测预报模型对边坡变形位移进行预测，展示预测的位移时间曲线图，并根据边坡体变形理论判断所处变形阶段，结合降雨量外部因素判断边坡的预警级别.4.1 监测边坡信息管理与数据分析目前，常用的边坡监测方法有：钻孔测斜法、大地测量法(全站仪)、气象监测、地表水动态监测法和地表巡视等.系统为不同监测方法提供相应的模块进行监测数据的分析处理.例如：钻孔测斜法根据录入的监测数据，自动生成深度位移曲线、位移时间曲线、速度时间曲线和S.Q.H关系曲线.4.2 滑坡位移预测生成各种关系曲线图后，用户可选择适当的预测预报模型对监测点位移进行预测.系统主要采用了非线性回归分析法、BP神经网络法和Verhulst函数预测模型构建预测模型进行短临期位移预测预报，采用指数平滑法和灰色GM(1，1)预测法构建预测模型进行中短期位移预测预报.在本示例中，可以对各个深度点的位移量进行预测，从而可生成该监测点的位移时间曲线，下图7为采用灰色GM(1，1)模型预测的CXK4监测点5.5 m深度处的位移时间曲线.4.3 判别滑坡变形阶段本文中滑坡变形阶段的判别是基于可拓学综合评判模型.可拓学的基本思路是首先根据待评价事物的数据资料将事物质量分成若干等级，并确定各等级的数据范围，再对待评事物进行多指标评定，评定结果按它与各等级集合的关联度进行比较.关联度越大，它与某等级集合的符合程度愈佳[13].4.3.1 评判因子的隶属度化滑坡分为4个阶段：蠕动阶段、匀速阶段、加速阶段和临滑阶段.本文确定的滑坡变形阶段的5个判别因子分别是后缘裂缝贯通率、前缘变形程度、地下水动态、位移量、地震烈度.本文中4.2即是通过GM(1，1)模型预测位移量C4 .确定了各判别因子对应滑坡各阶段的判别标准之后，为了方便评价，将这些判别标准进行隶属度变化，如表1所示.根据现场监测数据，确定待评灾点晴隆滑坡的各判别因子的取值，并进行隶属度变化，如表2所示.4.3.2 待评滑坡灾点变形阶段的确定根据式(3)待评灾点各因子与各变形阶段的关联度公式，计算待评灾点各因子与各变形阶段的关联度.其中aoji和boji是变形阶段j对应判别因子ci的隶属度的最小取值和最大取值.api和bpi是各变形阶段对应因子ci的最小取值和最大取值.xi是待评物元对应因子ci的隶属度.其中，i=1,2,3,4,5;j=1,2,3,4；由上述公式计算得到待评灾点各因子与各变形阶段的关联度矩阵如表3所示.在得到待评灾点各判别因子与滑坡变形阶段的关联度矩阵之后，根据公式(4)，计算得到待评灾点与变形阶段j的关联度：本文中，晴隆滑坡各因子的权重为=[0.15，0.16，0.23，0.3，0.16].因此，可以得出晴隆滑坡与各变形阶段的关联度如下所示.评定结果按它与各等级集合的关联度进行比较.关联度越大，它与某等级集合的符合程度愈佳.晴隆滑坡与匀速阶段的关联度最大，所以系统评价晴隆滑坡处于匀速变形阶段.4.4 滑坡预警确定了滑坡的变形阶段之后，结合降雨强度进一步确定滑坡预警级别.预警级别确定标准如表5所示.本文介绍了一个高速公路边坡信息分析与管理系统.该系统以贵州省为研究区域，结合贵州主要公路网，在历史滑坡灾害分布规律的基础上，对其成因和易发性规律进行了相关研究，基于ArcGIS软件平台，构建基于主客观最优组合赋权的可拓学模型，并发布为地理处理服务，实现了地质灾害易发性区划的网络化与自动化，最终形成贵州省滑坡灾害易发性区划图.对于单体边坡，通过建立稳定性分析模型库，对其稳定性进行分析.运用可拓学综合评判模型，判断滑坡所处变形阶段，确定预警级别.系统用于路网的规划、公路建设运营以及养护，对防灾减灾有重要意义.【相关文献】[1] 阳岳龙，龙万学，杨禹华, 等. 贵州省主要地质灾害危险度区划研究[J].中国安全科学学报，2008， 18(5):5-10．[2] 裴丽娜，孔春芳，刘刚，等. 基于 ArcEngine的灾害地质立体图切剖面算法设计与实现[J].华中师范大学学报：自然科学版， 2012， 46(1)，109-115．[3] 赵建三，颜奇，徐卓揆，等. 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