仝贵来
（天津市消防总队，天津300090）
摘要：应急联动数据库系统是城市处置各类应急突发事件所需的数据源，它可提供对应急信息资源的存储、维护、检索、统计等功能，是应急联动指挥平台建设的基础。文中旨在提出一种规划应急联动数据库系统的方法，整合各联动单位分散的信息资源，为城市应急联动指挥提供必要的信息支撑。
关键词：应急联动；数据库；设计
Emergency Response Database System Design
TONG Guilai
（Tianjin Genera l Fire Brigade , Tianjin 300090）
Ab s t r ac t: Emergency response database system is the data source that we deal with all types of emergency incident to need, It can provide to functions of storage, maintenance, retrieval, statistica l
for emergency response information resources. It is the basis of the emergency response command platform. This article proposes a method of how to plan for emergency re－sponse database system, integration of distributed information resources of each linkage unit, to provide the necessary support for the city emergencyresponse command.
Key words: emergency response ; database ; design
引言
城市应急联动指挥系统是建立在大量的基础数据之上的，基础数据经过采集、处理、标准化、传输、存储，形成数据资源库，为应急系统提供了高效的分析、决策、交换、共享的数据环境，配合先进的数据查询方法和手段为领导决策提供全面、真实的参考数据。目前，城市应急指挥体系组织架构主要包括市、区两级政府应急指挥平台，通过组织、指挥各相关联动单位，实现应急联动指挥。目前，数据库是采取分布与集中相结合的方式建设的。各种专业数据库由各个专业部门建设和维护，公用的全市基础数据库由市应急指挥中心建设和维护。所有的数据库都通过数据传输系统连接起来，以实现数据共享。 应急联动数据库的设计应充分考虑与各区县、各联动单位已有数据库系统和在建、计划建设的数据库系统上的资源整合与共享。把市应急平台所需的数据按一定模式组织存储起来，满足各联动单位处理
突发公共事件的应用需求（信息需求和处理需求），使应急平台综合应用系统可以方便、及时、准确地从数据库中获得所需的信息。
2 应急联动数据库
2.1 概念
应急联动数据库是为了应急联动指挥系统可以实现风险分析、信息报告、监测监控、预测预警、综合研判、辅助决档等数据。
1
（1）基础信息：各应急联动单位用于应急处置的各类基
（2）空间信息：包括矢量地图、遥感地图及地名、街道
路、门牌号码等数据。
（3）事件信息：是由区县应急平台和相关职能部门、指
挥机构上报的数据。包括突发公共事件信息、预测预警信息
危险源视频监控信息、指挥协调信息等。
（4）预案库：城市各类突发公共事件的处置预案，包括
文本预案和数字预案。
（5）案例库：国内外突发公共事件典型案例，可以为应
急事件的处理提供有效的参照系，充分吸收历史事件的经验
教训，达到规范处理流程，加快响应速度，提高处置效率的
目标。案例库的数据来源主要有3 个方面：一是市政府以及
区县政府应急平台，处置应急事件的历史案例数据；二是各
部门收集的与其专业领域相关的专业案例数据；三是国内外
典型突发公共事件的案例数据。
（6）模型库：包括各类事件趋势预测与影响后果分析模
型、预测预警模型（衍生与次生灾害预警模型、人疏散避
难模型）、智能研判模型、评估模型等内容。
（7）知识库：知识库是结构化、易操作、易利用、全面
的、有组织的、互相联系的知识集合，包括各领域常用专业
2.3 功能要求
根据数据库服务于应急联动指挥工作的任务要求，可以 归纳数据库应具备以下几个方面功能：信息存储与组织、信 息查询与报表、资源共享、数据挖掘与分析[1]。其中数据挖掘 与分析包括智能检索与关联分析。智能检索，即根据特定的 某个线索 （如关键词），由应急联动数据库从海量数据中自动 检索得到满足需要的相关内容、情报以及关联数据的集合。 关联分析，是指分析特定数据对象之间的关联关系，发现相 关对象，分析关联关系、联系程度、联系规律。
3 数据库
3.1 设计思路
应急联动数据库作为城市应急联动指挥体系的数据支撑 系统，其主要的作用应该为满足各个部门的数据共享，为应 用系统提供数据支持。根据数据的最终应用和数据的组织方 式，可将数据库划分为两大部分：一种是面向数据共享复用， 查询、比对的业务综合应用和数据共享的数据，这种数据以 关系型数据的组织方式进行管理，称之为业务共享数据；另 一种是面向领导决策分析的数据，这种数据以数据仓库的多 维度、多层颗粒度划分等方式进行数据组织和存储，称之为 决策分析数据。对于这
两种面向不同应用的数据，其具体逻 辑模型、物理模型的设计思路是不一样的，对应的数据存储 和组织，分别称之为业务共享数据库和决策分析数据库。在 具体数据库的设计中，必须按照实际应用模型，选择最适合 的数据模型进行设计。 3.2 业务共享数据库 3.2.1 设计模型
业务共享数据库的主要应用是数据共享和数据查询 （包 括关联查询、轨迹查询等）、比对等应用。数据共享强调数据 共享的业务数据种类划分，每个业务数据的共享数据项集以 及共享的权限控制；数据查询强调数据相互之间的关联关系。 所以业务共享库的设计应该以业务数据种类划分、数据项集 划分以及数据的关联体现为主要特性。基于这个考虑，业务 共享数据库采用按业务种类和层次划分 （不同的数据项集） 的思路，同时各个业务种类数据之间以及数据层次之间都通 过关联信息实现数据的关联。
总体来说业务共享数据采用纵向按业务划分，横向按照 数据项集划分，具有层次和关联的数据模型，如图 1 所示。
业务共享库题数据。如图 2
数
数
双极化天线
数
关联
业务数据：
取数据是指从各经过整合的数据
中。逻辑映射数
数据并不真正存
自专业数据库中
些数据。
关联数据：
务库和联动单位
过整合的业务数
对各类业务数据
信息，此类关联
问题数据：
整合过程中产生
中产生的各种问
问题数据分为无些问题数据的分3.2.3 结构
业务共享库
位业务数据，数
程中需要考虑对郑愁予
进行一个结构、
享库的数据得到3.2.3.1 横向划分
行动研究法
从横向来划
从下至上分别为
基础信息层的共同属性信息业务种类 3 数据项集 1 （层次 1） 数据项集 2 （层次 2） 数据项集 3 （层次 3）
层次关 联信息
业务种类 n 数据项集 1 （层次 1） 数据项集 2 （层次 2） 数据项集 3 （层次 3）
层次关 联信息
业务种类 1 数据项集 1 （层次 1） 数据项集 2 （层次 2） 数据项集 3 （层次 3）
层次关 联信息
业务种类 2 数据项集 1 （层次 1） 数据项集 2 （层次 2） 数据项集 3 （层次 3）
层次关 联信息
关系。
业务信息层
业
务 数 据
间 关
联 业 务 数 据 间 关 联
业 务 数 据 间 关 联
合整个业务共享据主体。
接口数据层
从各个区县业务
图 1 业务共享数据库设计模型 并将数据临时存
2012. 12
46
、、、
并将整合后的数据删除。因此，接口数据层所存放的数据是临时的新鲜的业务数据。这些数据将仅仅为业务共享库数据刷新使用，不作为其他用途。
3.2.3.2 纵向划分
从纵向来划分，业务共享库可以根据各个业务数据的业务种类进行分类，通过这种纵向划分，可以将相关的业务数据进行组织和关联，提高业务共享库中数据的可用性。业务共享库中的关联模型有两种类型：静态关联模型和动态关联模型。业务共享库通过建立静态关联模型和动态关联模型，将业务共享库中的各种业务数据组织成一个有机的数据整体，提高了数据的利用价值。
静态关联设计：静态关联模型主要是针对经过抽取、整合的业务共享库数据，记录数据记录间的关联关系。它很具体地指明了某个数据存储对象中的某一条记录和另外一个存储对象中的某一条或者多条记录之间真实存在的对应关系。
动态关联设计：动态关联模型主要是针对逻辑映射形成的业务共享库数据。业务共享库中的逻辑映射数据将无法通过静态关联模型来体现数据之间的关联性。为了能够更丰富地展现业务共享库中各类数
据之间的关联性，可以通过动态视图的方式实现。这些关联性的建立需要通过事先定义各类业务数据之间可能产生关联的条件。
3.3 决策分析数据库
3.3.1 设计模型
决策分析数据库是面向主题的，按照一定数据颗粒度划分策略存储的数据集合，包括细节数据、统计数据、预测数据和结果数据等，同时在不同的分析主题中所存储的分析数据可能具有多重颗粒度。因此决策分析数据库的数据组织也是按照主题进行划分，同时在每个主题内部不同颗粒度大小和不同种类的数据分层次存储，总体来说是采用金字塔型多层次的数据模型设计[2]。如图3 所示。
数据仓库DW
汇总数据
结果数据
预测数据
统计数据
事实数据
数据挖掘
元数据
图4 决策分析库组成架构
挖掘。组成架构如图4 所示。
元数据：这部分数据属于整个中心数据库的组成部分但是对于决策分析库而言，其本身具有自己的元数据。元数据是数据仓库中数据及处理过程的描述性数据。元数据包含了数据仓库中数据的位置、结构、意义的详细描述，包括数据索引、映射信息、用于转换及汇总的算法及业务规则[3]。
预测数据：即为假设数据，是根据数据分析结果对业务发展变化的预测信息。
统计数据：根据对业务数据进行分组统计的结果集，通过与码键分析的数据维度属性进行关联。
事实数据：为业务的原始数据，过程细节数据。提供数据的关联查询和细节数据选取。
汇总数据和结果数据：是根据原始数据经过分析、分组按照颗粒度策略划分存储的最终分析的数据。
数据挖掘：数据挖掘是对数据库仓库数据进行分析的过程，在本组成结构中是指对数据挖掘的内容以及相关的分析工具等。
结语
4
结合天津应急联动系统建设实际，在调研分析现有各应急数据库系统基础上，从内容组成、业务分类、设计模型哆来咪发唆电影
结果数据
预测数据
统计数据
关联码健一级细节数据二级细节数据
结果数据
预测数据
统计数据
关联码健
一级细节数据
二级细节数据
结构分析等方面设计了应急联动数据库，实现了应急信息资数据挖掘源的共享和利用，基本满足城市应急联动指挥所需。
参考文献湖南电梯门事件
礼仪的功能
[1] 姚家奕. 数据仓库与数据挖掘技术原理及应用[M] . 北京
北京电子工业出版社，2009.
[2] William H.Inmon. Building the Data Warehouse [M] . Indiana
Wiley Publishing. 2006.
图3决策分析数据库设计模型3.3.2 组成
决策分析库是一个以应急联动为分析主题域的数据仓库，其设计思路和建设过程都是按照数据仓库建设的理论进行的。[3] 李颖. 电子数据交换技术与应用[M] . 武汉：武汉大学出
版社，2007.
豫公网安备41160202000603
站长QQ:729038198
关于我们
投诉建议