0　引言

地震应急基础数据库是地震应急指挥的基础，完善的数据库有助于提高政府的应急反应能力，减少地震灾害损失[1]。然而在各级抗震救灾指挥体系的建设过程中普遍遇到的最大难题是，适应于地震应急要求的各类基础数据普遍匮乏[2]，应急数据库的设计不够完善，这些问题将会导致在城市的防震减灾救灾决策执行中缺乏数据支持，严重的甚至会致使指挥系统失效和瘫痪。因此，有关城市地震应急数据库的设计和物理实现的研究具有非常重要的理论意义和现实意义。

对于地震应急数据设计，国内外许多学者都进行了探索研究。有学者通过对城市地震应急数据库的结构、评估模型、数据库管理系统进行设计，并成功运用在地震信息处理和应急指挥系统上[2]。针对地震应急数据库数据分布和管理的特点，有学者采用集中与分布式相结合，分级分层次管理的方式探索了地震应急数据库的设计[3]。也有学者把地震应急基础数据库的设计和震害快速评估技术相结合进行了探讨[4]。地震应急数据库中往往存在不同比例尺数据的融合与集成问，设计了基于多比例尺空间数据库技术的地震应急数据库框架，徐敬海等论述了不同尺度基础地理信息数据的处理、转换方法，以及多比例尺基础地理信息数据的融合建库方法[5]。刘琳婷等[6]通过空间数据、空间数据库，以及分布式空间数据库的概念、功能，简述了空间数据库引擎的功能及体系结构，并在此基础上结合地震应急基础数据库进行了分析与总结。对于应急数据库的设计方法，国外也有许多学者进行了探讨，有基于UML对象关系数据库设计的方法学研究[7]，有基于Geodatabase的水文地质数据库的设计[8]，也有将数据库的设计和建筑物的地震灾害估计和风险管理相结合的研究[9]。

上述方法都对地震应急数据库建设进行了讨论和研究，但是大多注重对数据处理和数据库的管理，而对数据库的逻辑设计以及快速化建库缺乏详细的讨论，本研究基于Geodatabase面向对象数据库的建库方法，采用UML设计语言对应急数据库进行逻辑设计，并利用ArcGIS Diagrammer地理数据库结构生产工具实现了应急数据库的快速物理实现，这种方法设计的数据库具有可移植性、可复制性，对数据的准确性有一定的约束等特点。

1　研究区概况与数据来源

1.1　研究区概况

镇江市地处江苏省西南部，长江下游南岸，位置如图1所示，为江苏省辖地级市，全市总面积3848平方公里，人口311万人。全市低山丘陵以黄棕壤为主，岗地以黄土为主，平原以潜育型水稻土为主。镇江市地质构造和地貌条件复杂，20余条断裂隐伏于现代沉积之下，其中，主要断层有五峰山—西来桥断裂、丹徒—建山断裂、幕府山—焦山断裂、上党—河阳断裂以及茅山断裂带北延段等，镇江市辖区内所有陆地面积全部位于国务院确定的地震重点监视防御区内，全市所有行政区域均需进行抗震设防[10]。镇江市历史上曾经发生过4次破坏性地震，最大震级为5.5级。历史上还多次受到邻近地区发生的破坏性地震的波及影响，遭受最大的远场强震影响烈度可达Ⅵ度。

图1　镇江市区位图 Fig.1　 Location of study area

表1　镇江市地震应急数据

数据库 数据集 图层名/要素类型 数据来源镇江市行政区划图地图网络数据集镇江市国土测量所基础信息数据库镇江市地形图镇江市交通路线图镇江市面状水域图大型广场、车站、码头医院、居民点栅格数据集 遥感影像（05、10、16） 中科院地理空间数据云、google earthquake DEM镇江市土壤类型图自然数据集 镇江市土地利用类型镇江市植被区划数据统计数据集 2010年镇江人口空间分布公里网格数据2010年镇江GDP空间分布公里网格中国科学院资源环境科学数据中心地震带分布应急专题数据库断裂带分布图重点监视区域地震台网分布历史地震点次生灾害源数据集 危险源头（工厂、化工）水库、山体、工矿 镇江市国土测量所应急预案 镇江市地震应急预案 镇江市地震局地震网络数据集 镇江市地震局

1.2　研究区数据与来源

本研究将数据分为两大类，一类是基础数据，另一类是地震应急专题数据。基础数据包括行政区划图、交通图等专题图层，以及人口、经济等统计数据；专题数据库包括应急避难场所、地震区划、台网分布等图层。详细分类如表1所示。

随着多媒体技术的发展和数字时代的到来，手机、DV等各种数码产品快速普及，人们能够随时随地想拍就拍。现在校园生活中，学生自己拍摄，自己制作微视频的活动越来越多，需求量越来越大。大、中学校园有各种主题的微视频大赛，各种学生活动需要制作宣传视频，各种学科竞赛也需要提交设计成果视频。

2　研究框架

本研究主要分为三部分。首先对基础数据进行预处理，数据分类、定义字段、投影坐标转换、遥感数据的校正融合裁剪等。然后对应急数据库进行逻辑设计，建立关系表格，利用ArcGISDiagrammer软件建立数据模型UML类图，最后利用数据框架的xml文件，直接快速实现基于Geodatabase的地震应急数据库（ZJDZYJ.mdb）的物理实现。其主要的技术流程如图2所示。

图2　技术流程图 Fig.2　 Workflow chart

3　地震应急数据模型逻辑设计

在学者们的观点和理论的基础上，可以得出财税政策对企业科技创新的激励主要是通过三个方面来实现的：一是财政科技拨款和科技风险投资；二是税收优惠政策；三是政府采购。根据企业技术创新的周期将整个技术创新过程分为四个阶段：一是技术研究与开发阶段；二是技术成果转化及推广阶段；三是技术产品产业化生产阶段；四是技术产品销售阶段。不同阶段，财税激励政策发挥作用不同。

表2　镇江市应急数据库逻辑设计表

ZJ_Roads Polyline 道路网络ZJ_Water Pologon 面状水域ZJ_PIO Point 人口聚集地Remote栅格据集 ZJ_Remote Tiff 遥感影像数据 展示近10年遥感影像图以及近期地形图ZJ_DEM Tiff 市区地形Natural自然环境数据集特征数据集 要素类名称（列举） 数据类型 描述 意义Map_Network地图网络数据集ZJ_Administrative Pologon 行政区划范围描述镇江市地图网络，用于底图绘图ZJ_Land Pologon 土地利用类型ZJ_Vegetation Pologon 植被分类图Statistics统计数据集ZJ_Soil Pologon 土壤类别 表述镇江市自然环境数据集，包括地形、土壤等数据ZJ_Population Pologon 人口密度格网 描述镇江市人口和经济分布ZJ_GDP Pologon GDP格网ZJ_Earthquake-zone Pologon 地震带分布Earthquake Network地震网络数据集描述镇江市周边地震带分布、台网分布、历史地震点等的数据集ZJ_Fault-zone Polyline 断裂带分布ZJ_Important-area Pologon 重点监视区ZJ_Monitoring-network Point 监测台网分布ZJ_History-point Point 历史地震点Secondary disaster次生灾害数据集ZJ_Mountain Pologon 山体ZJ_Factory Point 化工厂ZJ_Lake Pologon 水库 地震灾害发生后易发生次生灾害的重要点、地区。

4　地震应急数据库的物理实现

本文讨论了基于Geodatabase的地震应急数据库的设计思路和方法，并利用UML建模语言对地震应急数据模型进行了物理实现，快速实现了镇江市地震应急基础数据库的搭建。该研究对下一步建立镇江市应急指挥决策系统提供了数据保障和支持，对同行具有一定的借鉴意义。然而地震应急数据库的建设，是一项长期而漫长的过程，在数据库内容、数据结构、数据库涉及范围等多方面都是不断变化和发展的。本文设计的数据库还有待完善和改进的地方，随着镇江市应急指挥决策系统的建立，数据的更新、维护和数据的共享将是今后应急数据库建设必须面对的问题。

4.1　面向对象数据模型

Geodatabase是面向对象的数据模型，它使得多个空间数据模型能够在一个统一的模型框架下对地理空间要素信息进行统一的描述；对空间要素的描述和表达较之前的空间数据模型更接近我们的现实世界，更能清晰、准确地反映现实空间对象的信息。在Geodatabase中，空间中的实体可以表示为具有性质、行为和关系的对象。Geodatabase描述地理对象主要通过以下四种形式：（1）用矢量数据描述不连续的对象；（2）用栅格数据描述连续对象；（3）用TINs描述地理表面；（4）用Location或者Address描述位址。Geodatabase还支持表达具有不同类型特征的对象，包括简单的物体、地理要素（具有空间信息的对象）、网络要素（与其他要素有几何关系的对象）、拓扑相关要素、注记要素以及其他更专业的特征类型。通过定义对象之间的关系和规则来保持地物对象间相关性和拓扑性的完整。

Geodatabase数据模型一个重要的优点在于其包含一个框架，一切的交互均是在这个框架中进行的，在这个简单的架构中逐步集成所有的概念和思想。数据对象视图通过隐藏Geodatabase大部分数据库物理结构，使用户只关注建立一个地理数据模型。它使物理数据模型与其逻辑数据模型联系更紧密，其方便之处在于即使你不写一行代码也可以实现许多自定义行为，只有在更专业的建模时才需要编写代码[11,13]。因此，Geodatabase数据模型作为一个通用的空间数据模型，可以根据不同的用户或应用定义具体的模型，例如交通规划模型、土地管理模型、电力线路模型[12]。

4.2　建库软件ArcGIS_Diagrammer

本文采用ArcGIS_Diagrammer工具（图3）进行地理数据库的建立，这个工具是GIS专业人员用来创建、编辑、分析地理数据库结构的生产工具。ArcGIS_Diagrammer工具是一个ESRI XML文件的可视化编辑器，数据库结构以可编辑图形的形式呈现。使用ArcCatalog或者ArcMap中的Catalog窗口，可以将这些文档导入或导出到地理数据库中。以往的几种建库方式，或者需要时间较长，或者需要批量转换格式，或者需要借助其他工具。比如ArcGIS Case Tool工具建模，需要工具安装文件嵌入到ArcGIS Desktop上面，并且需要借助于Office Visio工具进行工作，这样无疑给日常工作带来了不便。而ArcGIS_Diagrammer就极大的方便了用户，全界面化操作，一些已经定义好的对象（数据集、点状要素类、影像数据集、关系类、几何网络等）都可以让用户直接使用，只需要修改名称、添加字段、添加要素类等基本操作，而且可以直接导出XML，与ArcGIS Desktop进行可逆的编辑修改，这是其他方法无法做到的。

图3　ArcGIS_Diagrammer界面 Fig.3　 The interface of ArcGIS Diagrammer

4.3　镇江市地震应急数据库的建立

本文使用ArcGIS_Diagrammer建模工具，将构建好的地震应急数据模型导出为XML文件，再利用ArcCatalog导入成为地理数据库，实现异构数据可视化整合，最终得到的是一个基于Geodatabase的数据库模板，具有可移植性、可复制性，对数据的准确性有一定的约束，如图4所示。可以从图中看出各要素之间的数据组织，右侧是要素类对应数据库填充实现。之后将数据导入数据库就可以使用了，并使用ArcSDE空间数据库引擎对数据进行管理更新。

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图4　镇江市地震应急数据库结构框架与物理实现 Fig.4　 Framework and physical realization of earthquake emergency database structure

5　结论与展望

物理实现就是将概念化的逻辑数据模型载入到数据库管理系统中，建立完整的数据库，在执行语义检查没有错误后，将数据填充进数据模型的全部过程。

参考文献：

第四，财务风险处理。国有企业为了减少财务风险的出现，提高财务风险的问题处理效率，应建立健全企业资金成本的监督制度，同时相关部门还应对企业资产管理的比率进行考核，确定适合的资金管理和投放流动资金，提高流动资产的周转率，关注企业的变现能力和短期偿债能力。另外，企业在进行投资时，还应做好项目的可行性分析，建立风险损失防范基金，减少资产的流失。

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倦怠和抑郁有密切关联，所以2018年医景网特别调查了抑郁状况，调查结果说明抑郁会使美国医生减少工作投入，对患者和同事更加缺乏耐心，甚至导致医疗差错。长期倦怠会造成抑郁，抑郁会带来更加严重的后果，倦怠作为抑郁的前兆，应作为医生健康的重要指针常态化观测，防患于未然。

要素数据集和新建的观测要素数据集进行要素类、空间属性、数据结构和要素行为的规定，并依据其空间关系和拓扑关系修改数据模型的关系类。下表是对这两者比较详细的解释。

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2.4 综合因素早产预测分析 以24周时fFN阳性、sICAM-1>235.5 ng/ml及宫颈长度>25.5 mm分别及联合预测早产可能的ROC曲线下面积分别为0.804、0.936、0.867、0.966，32周fFN阳性、sICAM-1>235.5 ng/ml及宫颈长度>28.5 mm分别及联合预测早产可能的ROC曲线下面积分别为0.821、0.938、0.917、0.970(见图1)。

[6] 刘琳婷， 孙艺. 空间数据库及其在地震应急救援中的应用分析 [J]. 防灾减灾学报， 2014， 30（3）： 97-100.

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四川省医门诊部主任牟雁东告诉记者，在门诊排班模式上，门诊患者服务中心也颇下了一番功夫。现在门诊以“患者为中心”实行弹性排班，以月、周、天为单位在多种岗位中实行轮岗制度，克服导诊岗位的倦怠感，保证导诊岗位的工作热情。同时，征求员工意愿选岗，再由领导根据工作需要及综合考评调配岗位，充分发挥员工积极性。而对于节假日，实行自助排班，即首先公布假日值班人数，根据个人情况自行填班后，由组长合理调配，在优先满足工作的情况下，尊重个人意愿，体现人文关怀。

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[12] Egenhofer M J， Frank A. Object-oriented modeling for GIS[J]. Journal of the Urban and Regional Information Systems Association. 1992， 4（2）: 3-19.

手术治疗前,实验组患者的JOA评分为(8.5±1.51)分,对照组患者的JOA评分为(8.31±1.23)分,两组间的比较差异无统计学意义(P>0.05);手术治疗后,实验组患者的JOA评分(15.21±2.65)分,大大高于对照组的(12.32±1.65)分,两组间比较差异具有统计学意义(P>0.05)。

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