Page 178 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第6期

第 50 卷 第 6 期 武 汉 大 学 学 报（ 信 息 科 学 版 ） Vol.50 No.6
2025 年 6 月 Geomatics and Information Science of Wuhan University Jun. 2025

引文格式：李东阳,申淑娟,谢静静，等 . 灾害防御全信息管理模型及其应用——以浙江省为例[J]. 武汉大学学报（信息科学
版）,2025,50(6):1200-1209.DOI:10.13203/j.whugis20250151
Citation：LI Dongyang,SHEN Shujuan,XIE Jingjing,et al.Full Information Management Model for Disaster Prevention and Its
Application: A Case Study of Zhejiang Province[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(6):1200-
1209.DOI:10.13203/j.whugis20250151

灾害防御全信息管理模型及其应用

——以浙江省为例

李东阳 申淑娟 谢静静 张浡聪 2
1
1
1
1 浙江省测绘科学技术研究院，浙江 杭州，311100
2 武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉，430079
摘 要：灾害防御数据是灾害防御工作的基础性资源，针对灾害防御数据多源异构和时空多维等特征，研究创建了一种
灾害防御全信息管理模式，构建了面向灾害防御的空间、时间、主题、环节、时效、部门六元组标签数据管理策略，实现海
量灾害数据的特征提取和快速标记；研究了自适应业务链流转技术，跟随业务节点变更动态抓取相关数据，实现当前业
务节点下灾害数据的自动流转与分析。基于此模型建立了浙江省灾害防御数据库，整合了 16 个部门、14 大类、138 小类
数据，实现多源灾害数据的标准化管理和高效输出，支撑了浙江省自然灾害风险防控和应急救援平台的建设和运行。在
2021 年“烟花”台风、2022 年“梅花”台风、2023 年“杜苏芮”“卡努”台风等多次台风灾害防御过程中提供了有力支撑。应
用成果表明，所提模型可高效组织全省域的灾害防御数据，实现每年 5 亿余条数据的管理和应用，为灾害防治提供了有效
的技术支撑。
关键词：灾害防御数据；六元组标签；业务流转；数据管理
中图分类号：P208 文献标识码：A 收稿日期：2025‑05‑28
DOI：10.13203/j.whugis20250151 文章编号：1671‑8860（2025）06‑1200‑10
Full Information Management Model for Disaster Prevention and Its
Application： A Case Study of Zhejiang Province

1
LI Dongyang SHEN Shujuan XIE Jingjing ZHANG Bocong 2
1
1
1 Zhejiang Academy of Surveying and Mapping Science and Technology, Hangzhou 311100, China
2 School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China
Abstract： Objectives: Disaster prevention data is the fundamental resource for disaster prevention work.
The rapid and accurate integration and management of disaster prevention data is an important research con‑
tent in the field of disaster prevention. In view of the multi-source heterogeneity and spatiotemporal multi-
dimensional characteristics of disaster prevention data, this paper studies and creates a full information
management model for disaster prevention. Methods: A six-tuple tag data management strategy of space,
time, theme, link, timeliness and department for disaster defense has been constructed to achieve feature
extraction and rapid marking of massive disaster data. Focusing on the six major business nodes of emergen‑
cy preparedness, risk identification, risk assessment, risk control, emergency rescue, and post-disaster
evaluation, the adaptive business chain flow technology was studied. Relevant data was dynamically cap‑
tured following the changes of business nodes to achieve the automatic flow and analysis of disaster data un‑
der the current business nodes. Results: Based on this model, this paper establishes the disaster prevention
database of Zhejiang Province, integrates the data of 14 major categories and 138 minor categories from 16

基金项目：国家重点研发计划 （2022YFC3005704）。
第一作者：李东阳，高级工程师，研究方向为地理信息系统。10648340@qq.com
通信作者：谢静静，硕士，工程师。2053068547@qq.com