生态环境污染防控决策支持平台建设方案.docx
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生态环境污染防控决策支持平台建设方案
生态环境污染防控决策支持平台
建设方案
1.项目概述
1.1.项目名称
项目名称：
生态环境污染防控决策支持平台
1.2.项目背景
随着经济不断发展，以及工业企业数量的不断增加，造成环境空气质量逐步恶化，导致恶臭扰民事件频发，严重影响周边居民的健康和正常生活，环境污染投诉日益突出，使得生态环境部门的环境监管压力巨大。
根据《打赢蓝天保卫战实施方案（2018-2020）》要求，生态环境局拟通过环境污染防控决策支持平台构建强大坚实的“智慧环保”体系，推动数据共享和数据开放，提升大气污染防治科学决策能力，建立完善精细化污染源排放清单，系统提升污染源监测监控能力。
打造集公众数据、社会资源数据、政府管控数据为一体的多源“生态环境大数据资源池”，逐步推进环境数据资源及服务的共享利用，实现生态环境精准监管与科学决策。
1.3.建设依据
软件系统设计和建设严格遵循国家及地方标准规范，以及工信部相关的规范与标准，具体如下：
网络标准：
IEEE802.3，IEEE802.3u，IEEE802.3ab，ANSI/IEEE802.3N，IEEE802.3x，IEEE802.3af，IEEE802.3az,IEEE802.11b/g
1）《电子政务工程技术指南》（2003年1月3日签发）
2）《政务信息资源交换体系》（GB/T21062-2007）
3）《电子政务系统总体设计要求》（GB/T21064-2007）
4）《电子政务标准化指南》（2002年5月）
5）《计算机软件开发规范》（GB8566-88）
6）《计算机软件产品开发文件编制指南》（GB8567-88）
7）《软件工程术语》（GB/T11457—89）
8）《计算机软件配置管理计划规范》（GB/T12260-90）
9）《计算机软件质量保证计划规范》（GB/T12504-90）
10）《计算机软件需求说明编制指南》（GB9385-88）
11）《计算机软件测试文件编制指南》（GB9386-88）
12）《软件维护指南》（GB/T14079-93）
13）《计算机软件可靠性和可维护性管理》（GB/T14394-93）
2.总体设计方案
2.1.总体目标
为提升环境科技创新能力，探索中国环保新道路、构建强大坚实的科技支撑体系，本项目着力于以提高信息服务质量和应用效能为核心的环境信息化建设总方针，坚持以信息网络设施和能力建设为基础，以环境保护电子政务和业务应用系统建设为重点，坚持“统一规划、统一规范、统一建设、统一管理”的原则，全面整合、广泛共享和充分利用环境信息资源，提升环境保护监管体系的信息化水平，构建先进的“智慧环保”体系。
采用信息化手段，通过计算机应用软件、3G/4G无线网络技术建设生态环境污染防控决策支持平台，系统基于移动执法系统成熟的业务体系，以数据标准规范体系、环境数据资源统一、数据共享与整合等为着力点，在一源一档、执法、信访、立案、在线监测、环境质量和应急等领域开展能力建设，切实加强环境监管能力。
通过数据整合建设一个内容覆盖全面、数据规范统一、分析手段先进的环境管理信息系统，继续深化环境信息能力建设，建立健全环境数据资源共享机制，逐步推进环境数据资源及服务的共享利用，构建一个职责明确、统一高效、监管有力、精耕细作的环保信息化体系，实现环境数据的电子化管理、环境信息的共享和分析，环境监管的决策支持。
（1）构建综合大气监控平台，打通监测、监管通道；
（2）集成企业环境监管平台，摸清辖区企业情况；
（3）解决群众投诉处理需求，为执法提供技术支撑。
主要完成以下内容：
序号
项目名称
1
生态环境标准规范编制
2
生态环境数据资源中心
3
生态环境统一门户平台
4
生态环境分析决策平台
5
移动应用及公众服务
6
关联系统和接口
2.2.设计原则
根据系统特点和要求，在“先进性、实用性、标准化、开放性、整体性、共享性、安全性、保密性、可靠性、经济性、可扩展性、可维护性”等十二个方面提出原则性要求如下：
（1）先进性
系统采用国际先进的软件体系结构，先进的技术标准，保证系统的生命力。
系统的建设应以“高起点、高标准”严格要求，在系统设计上，首先应当具有前瞻性。
（2）实用性
系统结合实际的业务处理流程以及业务管理工作流程，设计结构合理、功能实用、符合实际业务需要的系统。
系统的设计在运行环境、使用操作等方面以实用为主，以方便使用和维护为出发点。
（3）标准化
系统建设采用的软件平台、数据标准、开发技术应符合公认的标准，符合国家、地方的有关标准与规范。
采用标准的数据描述语言以及标准的通信协议，适应以后的数据交换标准以及系统间互连的标准协议等。
（4）开放性
软件体系结构上，应充分考虑系统的开放性。
以模块化设计和基于组件的多层结构体系保证系统的开放性和灵活性。
（5）整体性
系统建设需进行整体的规划完善，通过科学的分布实施，建立全面覆盖业务，符合要求的系统。
系统建设具有整体性，即内容上全包括、数据上全部共享、流程上相互衔接、管理上协调统一。
（6）共享性
系统通过搭建共享平台接口进行数据共享，同时，系统提取和分析的信息库也能以标准的数据接口开放给其他部门使用，打破部门壁垒、信息孤岛，为业务管理提供有力的依据和手段。
（7）安全性
从身份验证到资源授权访问再到数据的安全性。
系统应能提供网络层和应用层的安全手段，防止系统外部成员的非法侵入以及操作人员的越级操作，从多个角度、环节考虑，确保系统和数据的安全。
（8）保密性
系统在权限功能规划上要考虑全责明晰，建立合理的可分配权限，使内容、功能管理有效、有序，减少人为的操作风险。
系统的访问和操作具备可回溯性，操作人员进行了哪些操作都有记录可查。
（9）可靠性
本系统为多部门使用的系统，系统需健壮、无故障运行周期长，应具有较高的性能可靠性。
（10）经济性
系统在规划和实施过程中，必须立足于现状，着眼于未来，遵循“统筹规划、分布实施、整合资源”的原则，避免系统的重复建设以及资源浪费。
（11）可扩展性
系统可以根据实际情况进行灵活的配置和组合，能方便地进行功能的调整以及系统的升级、扩展，以适应业务的不断发展和更新。
（12）可维护性
将应用与技术分离，建设方维护人员可自行维护本系统，如人员岗位的调整、工作流程的变化等，不需要对软件本身进行任何重新编码，通过维护模块的调整即可实现。
2.3.总体架构
系统主要由“1个规范、1个数据库、1个系统”构成。
“一个规范”即数据标准规范，根据污染防控管理要求，基于国家、省、市相关技术标准规范编制一套适应污染防控管理建设要求和实际情况的标准规范体系。
；
“一个数据库”即“生态环境基础信息资源库”，作为整个项目的基础数据支撑；
“一个系统”面向污染防控管理工作，实现生态环境污染防控决策支持平台，主要包括：
数据资源中心、统一门户平台、决策分析平台、移动应用及公众服务等功能。
系统总体架构主要包括感知层、网络层、数据层、服务层、平台层、应用层、政策法规、安全标准等层面。
项目建设基于信息标准，实现信息数据的集中部署，要做到以下五个方面的统一:
●统一数据标准（数据系统架构、数据库结构、数据表）；
●统一基础信息（文字、图片、音视频、虚拟素材等）；
●统一地理信息（位置信息、GPS数据、电子地图）；
●统一交换接口（内部数据交换接口规范、开放数据接口规范）；
●统一技术平台（硬件、软件、网络、安全）。
感知层：
通过各类数据采集和感知技术，如：
RFID、条形码、传感器、摄像头等，实现数据采集和存储，为整个系统治理应用体系提供基础数据的支撑；
网络层：
构建应用级物联、感知、互联、通信、卫星网络，为数据信息的传输流通起到支撑作用；
数据层：
建立以基础地理信息服务、基础设施服务为一体的空间数据服务体系，为平台建设奠定空间信息基础与数据支持；
统一服务平台：
系统业务处理的逻辑平台，它通过对数据核心层的调用访问业务数据，实现不同的功能模块，满足不同的业务需求；所有业务功能在此统一平台上得到良好的封装和定义，以Web、手机终端服务的形式，运作在平台上，为用户提供各类信息服务；
应用层：
对于应用层，提供多样化的界面逻辑，实现对业务逻辑的应用。
2.4.应用架构
生态环境污染防控决策支持平台的应用架构主要包括数据采集、平台数据、应用支撑、应用系统等。
1.采用B/S多层体系结构：
采用B/S多层体系结构实现。
三层结构包括表示层、业务逻辑层、数据访问层；
2.采用面向服务的架构（SOA）：
为了降低服务架构模块之间的耦合度，增强系统的可扩展性；采用面向服务的构架（SOA），各个功能模块分别提供不同的服务，通过服务总线集成为用户提供一体化的服务；
3.基于J2EE体系：
为了保证系统的兼容性，高可用性、高可靠性和可扩展性，系统必须沿用前期项目的技术路线，要选择支持强大的企业级计算的成熟的J2EE企业标准；
4.基于Web服务（WebService）：
为了让地理上分布在不同区域的计算机和设备一起工作，以便为用户提供各种各样的服务。
用户可以控制要获取信息的内容、时间、方式，而不必像现在这样在无数个信息孤岛中浏览，去寻找自己所需要的信息，系统对外接口统一采用WebService服务的方式定义；
5.采取XML数据交换：
系统的外部接口采用XML数据交换格式，用XML作为数据定义和交换的中介。
2.5.数据库设计
2.5.1.历史数据库设计
历史数据库用来存储实时数据库的历史数据。
实时数据库中只有各种设备的当前值（状态），而以前的实时数据要存储在历史数据库中，以备日后查询。
为了可以精确获取每个数据采集仪的任何时候状态，历史数据库中要保存所有节点的全部采样数据。
历史数据库系统采用大型商用关系型数据库。
历史数据库系统是整个应用程序的数据层。
它为各种客户提供所需要的历史数据。
历史数据库系统采用双机备用方式。
历史数据服务库系统的功能包括：
采样历史数据的存储；计算各种分析所需的统计数据；记录变位、SOE等随机性数据；记录用户对应用程序的操作的日信息；存储用户权限等安全信息；提供Web发布所需的各种历史数据。
历史数据库系统的数据源由实时数据库系统提供，在实时数据库系统中，已经对数据质量、数据一致性、完整性作了处理，因此由实时数据库系统提供给历史数据库系统的数据均为有效数据。
实时数据库系统负责定时的将有效数据送给历史数据库系统的代理程序，随机数据在产生的时候送给代理程序，代理程序负责将数据写入历史库中。
同时代理程序负责定时对采样数据进行统计、计算并将结果存入数据库中。
历史数据系统示意图
2.5.2.历史数据
由实时数据库提供的采样数据存储在历史数据库中。
这些数据按类别、时间存储在数据库不同的历史表中。
I数据表命名规则
历史数据表名称按照一定的命名规则：
类型名称+时间。
如：
2001年7月10日的模拟量采样数据表应命名为SmpAna20010710，这张表将存储这一天的所有的模拟量采样数据。
以上设计主要基于对采样数据的查询方式，主要是要某一个量在某一段具体时间内的数据。
数据不存放在一个数据表中，可以大减少检索的次数。
当检索一个数据的时候，是先从系统数据表中检索出这张表的位置，然后定位这张表，再检索需要的数据。
而不必从一个大表中反复的检索、查找和定位。
这种检索方式也近似于字典查找的算法理论。
对于计算、统计数据也采用近似的处理方式。
II数据表索引（Index）
数据库的索引是一个B型树的数据结构。
当写入一记录时，数据库会对记录产生一个索引值，并在系统索引表（Sysindexes）中产生一条索引记录。
在检索一条记录时，从树的根节点到树叶的搜索方式进行，从而对有索引的记录加快检索速度。
但同时也降低了写入的速度。
对于采样数据，主要是记录值，因此可以考虑用没索引的表来表示。
III数据压缩存储
采样数据可能是一些不断重复的量。
重复记录会加大存储的空间和记录的行数。
因此可考虑数据变化时才存储，记录一个状态（值），并记录这个状态（值）重复的次数。
也就是：
数值—变化的压缩方式。
具体设计如下例：
如有一个模拟量，前一次的值如果和本次的值相同，则在记录中的次数计数器加1，否则添加一条记录。
2.5.3.统计数据
历史数据的存储方式同样是将数据按类分散在不同的表中，表要具有统一的命名规则。
数据统计是将各种采样数据计算生成所需要的一些统计数据。
数据统计与采样数据记录是同步进行的。
也就是说，当从实时数据库中取得采样数据并写入到采样记录表中的时候，就会触发一系列的统计和计算工作。
有一系列的中间结果产生出来，当在时间上满足要求的时候，就会将这个中间结果记录到相应的统计数据表中。
统计计算工作用ORACLE的触发器（Trigger）来完成，当采样数据更新时，会触发一系列的事件产生，事件驱动一系列的处理程序来处理是否写入数据库，更新统计数据的中间结果等。
2.5.4.临时表
临时表具有与普通表完全一样的属性，所不同的是它存储在Tempdb中而不放在当前数据库中，当用户连接并创建使用时它存在，当用户断开后临时表也会自动删除。
全局性临时表（以##开头作为标识）：
会各所有连接到数据库的用户开放，每一个用户均可以访问，只有当所有的用户都断开后，全局性临时表才会自动删除。
临时表的设计主要是为了考虑提高对报表、查询速度的要求。
通过组态的报表或定制的某个查询，是对固定的一些参数进行数据检索，这些量使用的频率最高。
考虑减少在无关的数据堆中检索的次数，因此想把这些用户最关心的数据量的记录放在一个专门的地方。
由于数据源的记录本来已在数据库中存在，而同样的数据在数据库中不应该重复，所以考虑将这样的数据放在临时表中，且为全局性临时表，为所有的数据连接用户开放。
临时表中的记录是最近一个时间段的数据和最近使用过的数据。
处理临时表中记录的算法应是先进先出的原则和最久不使用原则。
新数据将最老的数据并且最久没有使用过的数据覆盖。
临时表中的数据始终保持最新和最新使用过的数据。
这些数据也是用户使用频率最高的数据，这样可以提高报表、查询的检索数据速度。
2.5.5.数据冗余处理
数据冗余采用磁盘阵列的方式来实现。
数据冗余示意图
2.5.6.数据库安全
数据库安全性问题一直是系统安全的关键。
数据库安全性问题应包括两个部分：
（1）数据库数据的安全
它应能确保当数据库系统DownTime时，当数据库数据存储媒体被破坏时以及当数据库用户误操作时，数据库数据信息不至于丢失。
数据安全的解决，主要有系统双机热备份、数据库的备份和恢复等办法，本系统的数据安全，纳入信息中心的系统安全体系，共享一些硬件设施，实现数据的备份等。
（2）用户角色的管理：
这是保护数据库系统安全的重要手段之一。
它通过建立不同的用户组和用户口令验证，可以有效地防止非法的Oracle用户进入数据库系统，造成不必要的麻烦和损坏；另外在Oracle数据库中，可以通过授权来对Oracle用户的操作进行限制，即允许一些用户可以对Oracle服务器进行访问，也就是说对整个数据库具有读写的权利，而大多数用户只能在同组内进行读写或对整个数据库只具有读的权利。
在此，特别强调对SYS和SYSTEM两个特殊账户的保密管理。
为了保护Oracle服务器的安全，应保证$ORACLE_HOME/bin目录下的所有内容的所有权为Oracle用户所有。
为了加强数据库在网络中的安全性，对于远程用户，应使用加密方式通过密码来访问数据库，加强网络上的DBA权限控制，如拒绝远程的DBA访问等。
2.6.标准化体系设计
标准化工作是组织、协调项目顺利发展的重要手段，也是系统的重要组成部分。
通过制定和贯彻执行各类技术标准，就能从技术上、组织管理上把各方面有机的联系起来，形成一个统一的整体，保证项目有条不紊的进行。
国内外信息化的实践证明，信息化建设必须有标准化的支持，尤其要发挥标准化的导向作用，以确保其技术上的协调一致和整体效能的实现。
因此，标准体系建设在系统实施过程中具有非常重要的意义，是系统设计和工程建设的重要基石。
为保证标准体系建设的顺利进行，制定以下总体目标：
1.系统标准化建设将与国家信息化建设标准保持一致性；
2.建立并不断完善系统标准体系；
3.制定系统关键基础标准，为系统互联互通、信息共享、信息安全打好基础；
4.建立系统标准贯彻实施机制，为标准的实施提供有效服务。
为了完成标准体系建设目标，本着“统筹规划、面向应用、突出重点、分工协作”的方针，依托现有资源和信息化工作的基础，坚持自主制定与采用国际标准相结合，加强与示范应用的有机结合，强化标准实施与监督力度。
系统标准体系主要由六个体系构成：
（1）应用系统体系
应用服务体系是由业务应用系统组成，是面向用户服务的，包括本期建设的基建项目建设综合管理信息系统。
（2）应用支撑服务体系
支撑服务体系由系统基本功能服务模块构成，为业务应用系统提供基础性的基本功能服务（例如数据交换（共享）、日志服务、消息服务、表单服务、短信、视频、电子地图引擎等）。
根据业务需求，系统通过数据交换平台实时或定期采集其他业务系统的数据，并对数据进行分类过滤处理。
（3）资源数据体系
资源数据体系为系统提供业务数据（例如项目信息数据、基础信息数据、重点监控数据、主题数据、视频数据、目录资源数据、GIS数据等）支持服务。
（4）基础设施体系
基础支持体系为系统运行提供硬件和系统软件基础环境支持，由系统基础网络、服务器主机等系统硬件组织和操作系统、应用服务器系统、数据库管理系统等基础软件组织组成。
（5）安全保障体系
系统安全保障体系为系统各层提供安全运行保障。
例如包括认证、系统防火墙系统、病毒系统、数据备份系统、入侵检测系统等。
（6）运维保障服务体系
运维保障服务体系为系统建设提供运行维护，保障系统正常运行，业务连续，不断优化系统功能等。
3.系统设计方案
3.1.标准规范编制
建设和完善相关的数据标准规范体系，为生态环境污染防控决策支持平台系统提供技术规范与指导。
生态环境标准规范编制内容包括：
●生态环境信息共建共享管理办法
●生态环境信息资源共建共享技术指引
●生态环境信息编码及数据采集规范
●环境信息资源目录管理制度
●生态环境元数据库数据字典
●数据访问接口规范
●数据采集更新规范
●数据交换标准规范
3.2.数据资源中心
3.2.1.数据资源中心体系设计
生态环境数据资源中心体系设计分为数据资源规划、数据体系设计及数据库体系设计三部分，主要是在数据资源规划的基础上形成环境数据资源中心的数据体系，并且针对数据体系的不同分类数据进行不同的数据库设计，形成平台的数据库体系。
3.2.2.大数据采集与集成整合
生态环境局现有信息化系统涵盖了移动执法系统、污染源在线监测系统、行政处罚复议诉讼系统等多个业务系统，这些数据存在来源复杂、格式多样、不一致、不准确、不完整、存放分散等问题。
通过数据采集与整合服务将各类数据资源纳入到生态环境数据资源中心。
3.2.2.1.数据资源集成范围整理
根据环境数据的来源和格式，按照不同来源的更新机制，将数据集成进入生态环境数据资源中心。
数据集成范围涉及生态环境局已有业务数据、以及与相关联的业务系统数据，初步形成基础数据库；同时，集成与生态环境管理相关的工商部门、住建部门、公安和交通等其他外部门的业务系统数据资源。
根据生态环境局现有业务系统建设情况。
针对不同业务系统数据格式、数据覆盖时间范围、更新频率等进行梳理，确定相应的数据采集和集成方式，并利用数据整合工具和数据质量校验工具保证数据完整性、一致性。
同时，根据生态环境局业务实际需求，集成相关外部数据资源满足生态环境管理的需求。
3.2.2.2.数据资源梳理集成整合
1、数据采集方式
根据环境数据的来源和格式，按照不同来源的更新机制，将数据集成进入生态环境数据资源中心，数据集成方式应支持：
手动执行导入采集、数据接口自动采集、定期直接采集、数据手工录入采集、爬虫抓取采集等多种数据采集方式。
2、数据集成方式
针对于不同来源及异构的数据源，如Excel表格、XML、电子文档或者纸质文档等，系统提供更加智能、更加灵活的数据集成入库功能。
集成入库方式包括：
（1）数据库集成入库
（2）Excel数据导入入库
（3）XML、json数据集成入库
（4）Word、PDF文档类数据上传入库
（5）扫描图形类数据上传入库
（6）人工处理数据集成入库
3、数据集成服务
数据集成服务实现数据清洗、数据校验、数据更新等过程，并最终形成面向查询与分析的可用数据。
4、数据整合管理
数据整合管理将收集的各项环境管理业务的基础数据进行数据过滤、数据标准化、数据加载日志、数据有误通知等操作，以解决同一数据来自不同业务的数据冗余和不一致问题，形成一套环境管理中心数据库。
5、数据质量管理
数据质量包括数据导入质量校验和数据整合质量校验两个部分，数据导入质量校验的工作过程是通过对原始业务库与大数据资源库数据从数量一致性、重点字段一致性等方面进行校验，保证数据从原库导入到大数据基础平台库前后的一致性；数据整合质量校验的工作是对经过整合匹配后的数据进行质量校验，保证匹配数据的准确性。
3.2.2.3.生态环境数据库资源池
利用分布式数据库构建大数据仓库，提供一个面向主题的、集成的、可变的、当前的细节数据集合，将各类数据资源按照不同主题和层次进行汇总，面向生态环境管理业务线或用户开发基础数据库、元数据库、主题数据库、指标库、公共代码块等各专题数据库，为生态环保大数据的专题应用提供数据支撑。
3.2.3.数据资源共享交换管理
3.2.3.1.数据共享交换引擎
数据交换引擎是整个数据交换应用的核心，实现交换任务的定义、交换任务的调度、权限控制、数据的安全传输等功能，由数据源连接器、设置管理、数据交换管理、权限控制、传输控制、安全控制组成。
3.2.3.2.数据交换接口服务
数据交换接口服务将数据做成服务接口提供给相关的信息系统，纵向与国家、省、市生态环境部门进行交换；横向与其他区级业务平台以及局内部业务应用进行交换；同时数据交换接口还可根据需求增加第三方定制应用的数据交换服务。
数据交换接口服务采用基于json文件数据交换和WebService数据交换两种方式。
3.2.3.3.数据共享接口服务
数据共享接口服务与数据交换接口服务方式类似，但只提供单向数据报送服务，支持json文件数据交换和WebService数据交换两种方式。
3.2.4.数据资源目录
3.2.4.1.资源目录梳理规划
生态环境资源目录梳理从大类可分为内部数据资源和外部数据资源。
以排污许可证为核心，全面理清各数据之间的流向关系，即梳理数字资源目录的来源内在关联关系，数据流动关系、数据共享交换出口的全生命周期溯源。
3.2.4.2.资源目录技术管理
基于生态环境大数据资源目录规划成果，资源目录编目、资源目录查询、资源目录导出/导入等功能，实现资源目录初始化和动态管理。
3.2.4.3.资源目录活动管理
资源目录管理主要完成目录规划、编目、注册、发布、查询和维护等活动。
3.2.5.数据资源中心
3.2.5.1.元数据管理
元数据管理是大数据平台的核心，实现对大数据平台中的标准表的元数据进行登记，以方便日后的数据管理。
主要包括元数据标准管理、元数据结构定义、数据映射定义、数据服务定义、数据规则定义等功能。
3.2.5.2.数据维护管理
数据维护是对平台中存储的环境数据进行增、删、改、查的统一管理，包括公共代码管理、数据字典管理、污染源档案基本信息管理、环境质量基础信息管理等，为后期的生态环境
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