基于本体的山区地质灾害应急预案设计

韩乐坤

摘 要：在应对地质灾害过程中，应急预案对减少人员伤亡和经济损失十分重要。但是，当前的地质灾害应急预案多为静态的电子文档，存在着条文繁杂、表达模糊等问题。为此，本文提出了地学本体知识库集成和智能推理的技术方法，实现地学知识自动化推理。本文基于函数式编程思想，利用Python编程语言，借助Django框架开发构建了本体知识推理程序，实现了对地质灾害的简单推理与应用。

关键词：本体论;网络本体语言;地质灾害;应急预案;一阶逻辑

中图分类号：P694文献标识码：A文章编号：1003-5168（2020）22-0135-03

Abstract： In response to geological disasters， emergency plan is very important to reduce casualties and economic losses. However， the current emergency plans for geological disasters are mostly static electronic documents， which have problems such as complicated provisions and vague expression. Therefore， this paper put forward the technology and method of geoscience ontology knowledge base integration and intelligent reasoning to realize the automatic reasoning of geoscience knowledge. Based on the idea of functional programming， this paper used Python programming language and Django framework to develop and construct ontology knowledge reasoning program， which realized the simple reasoning and application of geological disasters.

Keywords： ontology;OWL;geohazards;emergency plan;first order logic

1 绪论

1.1 研究背景

我国地质灾害频繁发生，给人民群众的生命财产造成严重损失。各级地质灾害应急管理部门制定了不同的应急预案。但是，这些预案主要以自然语言描述的静态文本形式存在，在应急响应时会存在以下问题：静态文本预案是非结构化文档，计算机无法识别与处理;应急响应过程设计灾害发生地的地理环境、人口分布、应急资源分布等空间信息，静态文本预案难以快速融合这些空间信息，不能为应急决策提供直观的依据;在应急响应过程中出现应急资源不充足、应急力量变动、信息不确定等情况时，基于文本预案难以快速调整应急指挥方案。为解决以上问题，有必要通过一种适当的知识表达方式，用计算机可处理的形式表达应急响应知识，并快速智能地为应急响应过程提供所需知识。

1.2 研究目的及意义

由于现有的预案是静态文本，静态文本是非结构化的，无法快速融合灾害发生地的地理环境等空间信息，也导致应急管理部门不能快速地调整应急方案，不能动态地采取措施。

为有效支持地质灾害应急响应行动，本文以计算机可接受的形式表达地质灾害应急响应知识，将地质灾害知识模型化，旨在实现对地质灾害智能化的响应[1-2];同时，也有助于管理部门快速采取措施，尽可能地减少损失，也能支持应急演练。

1.3 国内外研究综述

近年来，不少科研工作者对地学本体在多方面做了研究，而且也有不少科研院所制订了詳细的研究方案。

查阅资料可知，世界上很多国家都在开展应急管理信息化和建立地学知识本体库，以实现数据共享。国外科研工作者提出了一些关于建立本体库的模型，如ABC模型[3-7]等。国外发达国家在地质灾害应急管理方面和技术研究方面起步较早，建立了相对完善的知识库。

1.4 主要研究内容

本文立足于地质灾害应急决策需求，深入分析与研究地质灾害管理体系与决策知识来源，构建地质灾害的应急响应框架。所做的主要工作具体如下所示。

①将地学时空参考系、与地质年代相关的知识集成到地学本体知识库中。

②利用OWL（Web Ontology Language，网络本体语言）构建地学本体知识库。OWL是以树状组织地学的知识，该知识中包括与地质灾害相关的个体、属性、关系、规则、公理、函数等。例如，某个滑坡是个体，滑坡的发生时间与发生地点是属性，则滑坡是地质灾害的一种继承关系。

③通过Python将地学知识库中的知识（OWL）解析为JSON格式的字符串。与静态文本相比，JSON是结构化的，能够直接被计算机识别并计算。同时，JSON有助于应急管理部门快速采取措施。

④地学知识结构化以后，使用一阶逻辑和前向链接等算法，基于函数式编程和面向对象编程实现对地质灾害的简单推理与应用。

2 地学知识库的集成

构建一个统一的地学时空参考框架，基于EPSG空间参考系数据库和OGCWKT标准，设计和建立了时空参考系数据库，设计开发了一个可提供参考系查询浏览和三维可视化的简单的原型系统。时空参考框架的优点是空间参考系的参考椭球体可通过X3D显示其三维模型;缺点是时间参考系不够完善。

时间参考系（地质年代）：研究了如何建立地质年代参考系的基本理论问题，并实现了地质年代参考系的一些基本功能。时间参考系（地质年代）的优点是采用JSON组织地学时间参考系，创建时间参考系数据库;缺点是时间参考系数据库内容不够完善，查询功能单一。

地学时空参考系WEB服务：建立了完善的空间、时间参考系——国际地质年代表。地学时空参考系WEB服务的主要优点是建立了完善的空间时间参考系;缺点是未能实现智能推理。

进一步完善地学本体库，添加地质灾害类及应地质灾害应急管理部门类。

3 制定逻辑规则及推理

3.1 一阶逻辑的推理

逻辑语言的模型是组成可能世界的形式结构。每个模型连接的是逻辑语句的词汇和可能世界中的元素，由此可以确定任一语句的真值。命题逻辑连接的是命题符号和预定义的相应真值。一阶逻辑模型包含对象，模型的域是它所包含的对象或元素。一阶逻辑要求模型的域不为空。数学上说，这些对象是什么无关紧要，紧要的是每个特定的模型中包含多少对象。

一阶逻辑的基本句法元素是表示对象、关系和函数的符号。因此，这些符号分为三类：表示对象的常量符号;表示关系的谓词符号;表示函数的函词。

3.2 一阶逻辑与前向链接算法定义地质灾害应急规则

根据《国家突发地质灾害应急预案》定义相应的应急处理规则[1]如下所示。

3.2.1 灾害在灾害预警响应规则。表1为不同预警等级下相应的响应措施。

将表1定义的规则用一阶逻辑的推理表示：

3.2.2 等级判定规则。表2为不同灾情等级下的相应判定条件。

将表2定义的规则用一阶逻辑表示。

当受威胁人数大于等于1 000人或潜在经济损失大于等于10 000万元时，判定为特大型地质灾害险情或灾情，其一阶逻辑的推理如式（2）所示。

当受威胁人数在500以上（包括500人）1 000人以下或潜在经济损失大于等于5 000万元、小于10 000万元时则判定为大型地质灾害灾情，其一阶逻辑的推理如式（3）所示。

当受威胁人数在100以（包括100人）上500人以下或潜在经济损失大于500万元、小于等于5 000万元时则判定为中型地质灾害险情或灾情，其一阶逻辑的推理如式（4）所示。

当受威胁人数小于100或潜在经济损失小于500万元时，则判定为小型地质灾害险情或灾情，其一阶逻辑的推理可以表示为式（5）：

3.3 函数式编程构建推理机

如图1所示，将JSON格式的文件解析為主体、谓词与客体。主体包括Geohazard、Earthquake等。谓词即主客体之间的关系。将主体间的关系即谓词作为CGeohazard的实例[8-10]。

应急管理事件的流程如图2所示。当地质灾害发生时，应急管理部门首先要判断是灾情还是险情，对灾情和险情分别判定级别，根据地质灾害的级别上报，相关部门采取相应措施。

4 结论与展望

本文在地学领域智能应急决策支持模型应用需求的驱动下，将本体理论应用到地学领域，实现基于OWL的地学知识库的集成和基于函数式编程的智能推理，并且以地质灾害的应急预案、响应、决策为例构建智能决策模型。最终取得以下成果：基于Django的Model模型构建基本的地学知识框架，扩展了Django的Model模型;通过一阶逻辑和JSON格式表达了本体知识模型，并将知识规则存储到数据库中。

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