生态应急决策支持数据仓库战略设计与实施研究

生态应急决策支持数据仓库战略设计与实施研究

朱建军，陈翔，魏志祥(1.镇江高等专科学校医药与化材学院，江苏镇江212028；2．河北工程大学建筑与艺术学院，河北邯郸056038；3.江苏大学马克思主义学院，江苏镇江212013)随着人类文明的进步，生态风险悄然逼近。或许，在某一时刻，我们自认为辉煌的文明会被日趋膨胀的生态风险所吞噬。人类应该为文明的进步赋予新的内涵，强化生态管理，不过分凸现人类的中心地位。1内涵与功能生态安全是国家安全的一个核心要素，但也逐步成为一个不稳定因素。1977年，美国著名环境专家LesterRBrown发表了《重新定义国家安全》报告，最早在理论上将环境问题纳入国家安全和国际政治的范畴，并建议重新界定国家安全。生态风险已经成为一种常规风险。地球生态环境的形成，是46亿年进化的结果，而短短的200a的工业革命已经使地球原始生态面目全非。2005年，Palmer代表美国生态学会指出，在未来，我们的生存环境大部分由人类支配的生态系统(human-dominatedecosystems)构成，人们将会有意识或无意识地对这些生态系统进行管理。生态风险(EcologicalRisk，ER)是指某一地区的一个种群、生态系统或整个景观的正常功能由于受到外界因素的胁迫，从而在现在或将来减少系统内部某些要素或其本身的健康、生产力、遗传结果、经济价值和美学价值的可能性。从生态系统的视角来看，生态风险评价主要考虑外界的压力因素对生态系统造成不利生态效用的可能性；从评价对象来看，生态风险评价主要考虑人为活动和一些负面事件发生的概率。在现代社会，生态风险管理依赖生态应急决策支持系统(EDSS)，而数据仓库是决策支持系统的基础。数据仓库是一种新兴数据库技术，生态应急决策支持数据仓库是数据仓库的一种子类型。1993年，WilliamHInman在BuildingtheDataWarehouse中第一次系统阐述了数据仓库的思想和理念，并将数据仓库定义为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性的数据集合，用于支持管理层的决策过程。1996年，美国联邦地理数据委员会开启了框架示范工程计划(frameworkdemonstrationprojectsprogram，FDPP)，成为美国空间数据库基础设施的组成部分，标志着数据仓库用于地理地质方向的研究。生态风险与危机的研究较为复杂，涉及自然问题、社会问题等。在大数据时代，数据仓库作为一种成熟的数据集成和分析方法得到了广泛应用。生态风险与危机管理数据是一个典型的大数据实例，远比一般的灾害应急或城市应急数据复杂。因此，有必要在数据仓库环境下实现生态风险与危机数据的管理、分析与应用功能。2我国相关研究描述在现代生态管理环境下，只有依靠精确、高效、稳健的生态应急决策支持系统，才能有效地实现生态应急。目前，尽管我国尚不存在真正意义上的生态应急决策支持系统和生态应急决策支持数据仓库，但存在一些相近或相关的数据仓库。如表1所示，熊利亚提出在资源环境管理中使用数据仓库的问题[1]，常晋义建议使用数据仓库进行生态环境监测[2]，王雄、孙水裕探讨了数据仓库用于城市环境保护的路径[3]，厉青、王桥等提出了环境信息数据仓库建设的构想[4]，樊明辉、陈崇成阐述了科学数据仓库在环境专题研究中的应用价值[5]。随后，数据仓库在国家地质环境监测、城市生态系统、土壤环境监测、海洋环境保护、农业环境监测、水环境管理、三峡库区地质灾害、生态示范区环境保护等方面的应用和价值得到关注。这些研究在某些方面与生态应急决策支持数据仓库交汇，可以为生态应急决策支持数据仓库的设计和建设提供数据支持和技术参考。表1生态应急决策支持数据仓库建设相关研究这些研究虽然与生态应急决策支持数据仓库相关，但差异也很明显。生态环境数据仓库没有关注生态灾害的形成与控制问题，只关注环境的现实状态。城市生态数据仓库是由城市自然、社会、经济等方面数据组成的数据仓库，部分与生态危机相关。生态环境监测数据仓库仅用于对生态危机的监测，缺乏预警和应急功能。3建模流程、逻辑结构与系统功能分析3.1建模流程分析数据仓库是面向主题的、完整的、非易失的、不同时间的、用于支持决策管理的数据集合。目前，数据仓库的应用从商业拓展到环保、地质、大气等自然科学领域。数据仓库对生态风险与应急管理具有重要意义，可提高风险控制和应急处理的效率[15]。数据仓库的关键技术是数据库和数据挖掘技术。主要数据挖掘技术包括规则发现技术、神经网络技术、决策树分类技术、模糊发现、可视化技术等。数据仓库的建模流程如图1所示，同样适合于生态应急决策支持数据仓库的建模。图1数据仓库建模流程图3.2逻辑结构和物理结构分析生态应急决策支持数据仓库既具有社会科学数据仓库的时间敏感性，又具有自然科学数据仓库的空间变异性，可以分为数据获取、数据存储管理、数据使用3个层次。数据获取层是基础，是数据仓库设计的核心，包括数据来源、数据抽取、数据转换、数据加载等模块。数据存储管理层的主要功能是按照不同的主题将数据分门别类地存放。数据使用层的主要功能是使生态风险分析与决策人员能够通过简便而快捷的输出形式访问数据仓库并进行预操作，可分为数据展示和用户两个子层。我国生态应急决策支持数据仓库的逻辑结构如图2所示。图2生态应急决策支持数据仓库逻辑结构生态应急决策支持数据仓库包括生态环境数据仓库、生态环境背景基础数据库、生态环境本底基础数据库、生态环境动态监测数据库、元数据库、数据集成器、监控与管理工具等，具备数据挖掘、查询与分析功能，数据仓库的物理结构详见图3。图3生态应急决策支持数据仓库物理结构3.3系统功能分析传统的决策支持系统，数据库、模型库、知识库的设计和实现相互独立，缺乏内在统一性，但数据仓库和数据挖掘构成的决策支持系统，三者是有效统一的。数据仓库决策支持系统(DSS)一般由数据仓库技术(DataWarehousing，DW)、联机分析处理技术(On-lineAnalyticalProcessing，OLAP)、数据挖掘技术(DataMining，DM)3个要素组成。生态应急决策支持数据仓库系统功能结构如图4所示。图4生态应急决策支持数据仓库系统功能层次结构4设计与实施总体而言，我国生态应急决策支持数据仓库的建设滞后，尚未形成真正意义上的生态应急决策支持数据仓库。现有的土壤监测、环境监测、地质环境、农业环境监测、海洋环境等数据仓库虽然具有生态应急的局部功能，但远不能满足生态应急的要求，需要改造和整合。我国生态应急决策支持数据仓库的建设应遵循如下基本原则：1)在现有各类相关数据仓库的基础上进行数据整合，形成新型数据仓库，剔除非生态性数据，保留生态性数据。2)不断融入新的生态管理思想和经验，尤其是立足于我国现有的经济、社会、政治、文化、技术环境，吸纳西方生态马克思主义和生态社会主义的若干思想和理念。3)重视自然科学和社会科学数据的获取，明白生态风险不是一种纯自然的风险，而是人为因素引起的自然风险。4)吸收联机分析技术和数据挖掘技术的最新成果，形成强大功能的决策支持系统。在具体设计和实施上，我国生态应急决策支持数据仓库的建设应遵循如下4个基本方向：1)生态应急决策支持数据仓库建设应面对生态应急的主题。生态应急决策数据仓库需要面向生态应急组织数据。数据仓库具有典型的空间属性，在数据组织中应包含子主题的信息地、物的空间属性。在数据仓库中，数据的组织是以生态应急业务的主题为主线，针对不同的主题组织相应的数据进入数据仓库。2)提高数据冗余的管理水平。生态应急决策支持数据仓库的数据来源于不同领域的数据管理系统，如地震、大气污染、地质灾害、洪涝、化工泄露等数据库。这些专业数据库存在数据冗余，数据格式和数据标准存在差异。为了确保数据仓库的分析功能，源数据必须经过适当的加工处理，以最适合的方式进入数据仓库。一般而言，数据加工主要包括提炼、转换、空间变换等形式。在这个过程中，要尽量降低数据仓库的冗余度。3)生态应急决策支持数据仓库设计应遵循科学数据仓库的原则。科学数据仓库是指以自然科学和社会科学的数据为数据基础而构建的数据仓库，主要应用于科学研究和社会实践。生态应急决策不仅涉及地质灾害、山体滑坡、泥石流、大气污染、地震等自然科学数据，也涉及人类活动等社会科学数据，因而是一种典型的科学数据仓库。4)生态应急决策支持数据仓库应收录社会消费或市场营销的数据。生态应急决策支持数据仓库不是面向纯粹的自然科学，还包括社会因素。按照西方生态马克思主义的观点，生态危机的根源在于人类的异化消费，即人类的奢侈性、豪华性、炫耀性消费加大了生态危机发生的可能性，因此，生态灾害的预防必须充分考虑社会消费行为。这是生态应急决策支持数据仓库与传统的生态环境数据仓库的重要区别，因为后者主要考虑自然环境因素，很少考虑社会因素。[1]熊利亚.建立中国资源环境数据仓库的研究[J].资源科学,2001,23(3):19-23.[2]常晋义.基于数据仓库的生态环境监测与管理决策支持系统[J].电脑开发与应用,2002,15(12):10-11,33.[3]王雄,孙水裕,王孝武,等.数据仓库在城市环境信息系统中的应用[J].计算机工程,2003,29(21):170-171,194.[4]厉青,王桥,申文明,等.环境信息数据仓库建设及其相关的技术应用[J].环境监测管理与技术,2004,16(2):36-38.[5]樊明辉,陈崇成,涂建东.环境专题科学数据仓库及WEB联机分析处理的设计与实现[J].福州大学学报(自然科学版),2004,32(5):530-535.[6]张鸣之,喻孟良,王勇,等.国家级地质环境数据仓库的设计与实现[J].地球科学(中国地质大学学报),2013,38(6):1347-1355.[7]胡伏湘,胡希军,谭骏珊.基于数据仓库的城市生态系统评估体系研究[J].福建林业科技,2009,36(2):105-109.[8]郑向群,赵政,刘东生.基于数据仓库的土壤环境监测综合挖掘模型构架[J].农业工程学报,2008,24(8):162-168.[9]鲍玉斌,陆群,蔡金明,等.基于领域本体的海洋环境数据仓库多维建模技术[J].海洋通报,2009,28(4):132-140.[10]杨杨,赵政.基于数据仓库的农业环境监测系统的研究实现[J].计算机工程与应用,2007,43(9):211-214.[11]王晓明,高勇,刘玉玲,等.面向水环境管理的空间数据仓库构建[J].计算机应用研究,2005(11):195-197.[12]胡光道,李振华,梅红波,等.三峡库区地质灾害数据仓库的设计与实现[J].地球科学