Hadoop平台下突发水污染应急预案并行化处置

【摘要】：针对突发水污染事件呈现的大数据特征,以及应急管理对应急高效率的需求,基于Hadoop平台按照CBR(Case based Reasoning CBR)推理过程设计了突发水污染事件应急预案的并行化处置方案,利用MapReduce框架实现了预案特征数据入库和预案特征匹配检索的功能,并通过建立一级特征索引加快应急预案的检索速度,最终将应急预案特征数据及原始数据存储在HDFS(Hadoop Distributed File System,HDFS)分布式文件系统中.通过对陕西省渭河突发水污染事件应急管理过程进行模拟应用,结果表明,该方案可有效提升突发事件应急预案的生成效率,便于管理者和决策者快速应对突发事件,降低了突发事件的危害程度. 【作者单位】： 西安工程大学计算机科学学院;
【关键词】： 突发水污染事件 应急预案 Hadoop MapReduce CBR
【基金】：“十二五”国家水体污染控制与治理重大专项课题资助项目(2012ZX07201-006) 陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2015JQ5157) 陕西省教育厅科学研究计划资助项目(14JK1293) 西安工程大学博士科研启动基金资助项目(BS1330)
【分类号】：X52;TP311.13
【正文快照】： 0引言近年来,随着经济社会的快速发展,水污染等环境问题日益突出,特别是突发水污染事件更是呈现出一种高发态势.为了有效应对突发水污染事件,最大限度降低突发水污染事件对人类带来的危害.一方面,政府部门相继出台了《国家突发环境事件应急预案》、《重大水污染事件报告暂行办

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