發(fā)布時間：2018-07-01 11:23

  本文選題：城市洪澇 + 大數(shù)據(jù)　； 參考：《華中科技大學》2015年碩士論文

【摘要】：近年來極端天氣增多,暴雨天氣頻繁使得城市的暴雨洪澇災害風險陡增。而短時期內,城市的排水設施建設又不可能有明顯的改善,城市洪澇災害的分析預警就變得尤為重要。但是,現(xiàn)有的城市洪澇分析預警系統(tǒng)還十分不完善,甚至有許多城市根本沒有城市洪澇分析預警系統(tǒng),并且傳統(tǒng)的模型也有很多缺陷和不足。因此,城市洪澇災害的分析預警亟需一個新的解決方案。針對日趨嚴峻的城市洪澇災害現(xiàn)象,本論文對當今新興的大數(shù)據(jù)技術在城市洪澇分析預警中的應用進行了研究,對適合進行大數(shù)據(jù)分布式運算的城市洪澇模型和算法進行了探索,確定了城市洪澇大數(shù)據(jù)分析模型的框架。并且對城市洪澇大數(shù)據(jù)分析模型進行了Hadoop的MapReduce模型編程實現(xiàn),還根據(jù)模型所涉及到的數(shù)據(jù)設計了Hbase非關系型數(shù)據(jù)庫。在Hbase數(shù)據(jù)庫的基礎上,以城市洪澇分析大數(shù)據(jù)分析模型為核心設計了一個城市洪澇災害預警平臺的原型系統(tǒng)。本論文對平臺的拓撲結構,功能架構以及數(shù)據(jù)流程等進行了詳細的設計,并在平臺內集成了物聯(lián)網(wǎng)應用平臺用于實現(xiàn)漬水點的實時信息監(jiān)測。平臺還結合Google Map二次開發(fā)對平臺的模型處理結果進行可視化顯示。平臺可根據(jù)降雨積水和空間地理信息等數(shù)據(jù)通過大數(shù)據(jù)技術建立的城市洪澇模型進行分布式并行處理,對城市洪澇漬水區(qū)域的積水情況進行分析預警,以便于能夠在城市內澇發(fā)生時,提前做出應對措施,減小因城市內澇災害帶來的損失,為水利相關部門制定決策以及出行人群提供參考依據(jù)和建議。論文的最后還以武漢市部分區(qū)域為例對平臺的可行性進行了驗證并對比分析了結果。采用新興的大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)等先進技術對城市洪澇災害的分析預警將會帶來巨大的變革。大數(shù)據(jù)技術的應用弱化了過程,直接分析數(shù)據(jù)與結果之間的聯(lián)系,打破了傳統(tǒng)模型固定模式的思維定式。并且大數(shù)據(jù)技術在城市洪澇模型中的應用使得計算更加高效,存儲更加穩(wěn)定,可以適應海量數(shù)據(jù)的存儲和處理,突破了數(shù)據(jù)量限制所造成的技術瓶頸。
[Abstract]:In recent years, the risk of urban torrential rain and waterlogging has increased sharply due to the increase of extreme weather and frequent rainstorm weather. However, in a short period of time, the construction of urban drainage facilities can not be improved obviously, and the analysis and warning of urban flood disaster becomes particularly important. However, the existing urban flood analysis early warning system is still very imperfect, even many cities do not even have urban flood analysis early warning system, and the traditional model also has a lot of defects and deficiencies. Therefore, the analysis and warning of urban flood disaster need a new solution. In view of the increasingly severe phenomenon of urban flood and waterlogging, this paper studies the application of the emerging big data technology in urban flood analysis and early warning. The urban flood model and algorithm suitable for big data distributed operation are explored, and the framework of urban flood big data analysis model is established. The big data analysis model of urban flood is programmed by Hadoop MapReduce model, and the Hbase non-relational database is designed according to the data involved in the model. Based on the Hbase database, a prototype system of urban flood disaster warning platform is designed based on the urban flood analysis big data analysis model. In this paper, the topology, function structure and data flow of the platform are designed in detail, and the Internet of things application platform is integrated into the platform to realize the real-time information monitoring of waterlogging points. The platform also visualizes the model processing results of the platform in combination with Google Map secondary development. Based on the data of rainfall water accumulation and spatial geographic information, the platform can be used to analyze and warn the waterlogging situation in urban waterlogging areas through distributed parallel processing of urban flood and waterlogging model established by big data technology. In order to reduce the loss caused by urban waterlogging and provide reference and suggestions for water conservancy departments to make decisions and travel people, it is convenient to make countermeasures in advance when urban waterlogging occurs, and to reduce the losses caused by urban waterlogging disasters. Finally, the feasibility of the platform is verified and the results are compared and analyzed by taking some areas of Wuhan as an example. The application of advanced technologies such as big data and Internet of things to the analysis and early warning of urban flood disaster will bring great changes. The application of big data technology weakens the process and directly analyzes the relationship between data and results. And the application of big data technology in urban flood model makes the calculation more efficient and the storage more stable. It can adapt to the storage and processing of massive data and break through the technical bottleneck caused by the limitation of data volume.
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13;TU998.4

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本文編號：2087626