大数据助力城市应急管理创新发展

赵荣华

前言

随着人口不断膨胀，雾霾内涝频发、暴恐等极端现象不断涌现，我国城市运行压力日益增加，城市运行安全形势日益严峻，跨层级、跨部门的应急需求突出，传统的应急管理手段在解决突发的新态势、新问题上越发显得捉襟见肘，暴露出防灾和减灾能力的薄弱，以及应急救援能力建设的短板问题。传统应急体制中“数据壁垒、条块分割，信息不畅、应急迟缓，主体单一、协作困难”等弊端日益凸显。在全面深化改革的新形势下，面对自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等突发事件，通过整合相关业务部门的职责和业务，研究、总结出规律性的应急管理的特征与理论，并以此为指导提高预防和处置突发事件的能力，是构建社会主义和谐社会的重要内容，也是全面履行政府职能、提高行政能力的迫切要求。

随着社会的高速发展，政府需要面临更多更复杂的突发事件，这就需要政府具有较高的应急管理技能，以便在遇到突发事件时能够有效处理并发挥作用。2015年8月12日天津滨海新区爆炸事故，不仅暴露出天津港口各个行业部门对安全生产的监管责任问题，同时引发了全社会对消防员以及其他各方应急处置力量、救援能力建设的问题的深思，从国家政府层面整合安全生产监督和应急救援力量势在必行。2018年3月中共中央印发了《深化党和国家机构改革方案》，方案提出组建应急管理部迈出了应急管理资源整合的一大步，对于提升政府的应急管理能力具有重大的意义。城市应急管理主要针对突发事件，包括对人、财、物、事等在内的海量而复杂的社会管理信息的需求。公共安全的实现，是以掌握城市运行的数据及其外部环境的信息为前提的。因此，在机构重组的基础上整合分布在不同部门的数据，提高数据处理效率，实现对城市危机的实时监测，成为当前城市应急管理面临的首要任务。

“大数据”时代的到来，颠覆了传统的数据和信息处理方式，为城市应急管理体制机制创新带来新的理念、思路和技术支持，开启了“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的城市应急管理新时代。利用大数据、云计算和物联网等技术，对跨部门的数据进行收集整理、关联分析与深度挖掘等，可实现城市运行的智能化、精细化管理，极大地提高应急管理水平，并由此引发城市应急管理的新变革，使应急管理体制机制焕发新的生机和活力。

大数据在城市应急管理中的应用态势

大数据在国外城市应急管理中的应用，主要体现在突发公共安全事件监测预警、应急管理辅助决策、城市日常风险管理、危机个体行为模式应对响应、城市应急管理资源配置等领域。与西方国家相比，我国政府应急管理部门使用大数据技术的熟练度不高，其价值还没有充分发挥。

（一）大数据在美国应急管理中的应用

美国政府2008年将“大数据”概念全面引入到公共行政领域，利用大数据技术提升政府危机管理的回应速度和准确度（图1、图2）。随后，美国联邦政府发布一系列政策文件，提出了数据开放和共享措施，为大数据在城市应急管理中的发展提供了政策保障。美国应急管理突出“重在预防”的观念，在灾害预防和灾后减少损失方面做了大量工作。在纽约、旧金山等城市的应急体系中都有很完善的预警系统、科学周密的应急预案，明确规定了不同部门在不同灾害事件中的职责，同时为增强预案的可行性，每年都要进行有针对性的演练。另外，政府机构与企业之间也开展合作，建立大数据风险监测平台；政府内部之间也展开了应急管理大数据应用合作，以提供大数据信息共享和利用能力。

图1 纽约市飓风疏散区域划分及避难场所分布

图2 纽约市飓风疏散及避难场所搜索系统

图3 伦敦火灾事故风险预测与分布图（2017）

（二）大数据在英国应急管理中的应用

英国伦敦消防与应急规划局（LFB）针对伦敦居民区和郊外工业部门，运用大数据技术进行火灾事故风险分析、预防与救援（图3）。一是对火灾事故进行分类，优先对高风险的领域和地区加以管控；二是针对不同的风险等级区域，采取不同的防火策略，优化消防人员配置。例如，通过建模分析指出在某种天气（或季节）、居住地区、房屋类型下，可能发生火灾事故，从而明确应该重点在某个季节、某个街区进行防火宣传。伦敦消防与应急规划局建立了基于GIS的城市火灾发生预测与分布系统，通过每季度的数据更新，修正风险模型，并分析风险数据的变化，有助于消防人员及时更新防火策略。

（三）大数据在我国应急管理中的应用

随着大数据技术的成熟发展，国内一些地方政府也开始尝试以大数据为基础建立新型的城市应急管理系统。例如，2016年贵州建成的省级应急平台就是一个典型的例子。该平台通过统一的数据采集标准，整合水利、安监、气象、公安、民政、国土、交通、消防等21个部门的数据资源，可以对贵州省区域内的自然灾害等突发事件进行监测预警，并对应急处置与管理进行可视化的调度指挥。2017年贵阳市云岩区也打造了大数据应急指挥平台，通过云岩区灾害与工程隐患监测预警指挥系统整合区应急办、住建局、国土局等不同部门数据资源，进行全区突发事件的预防和妥善应对。我国在突发事件日常防范中，可借鉴发达国家的应急管理经验，把突发事件预防纳入重要议事日程，真正做到未雨绸缪，防患于未然。

大数据时代城市应急管理面临的机遇与挑战

（一）大数据的4V特征

与城市应急管理相关的数据具有鲜明的大数据特征（图4）：

（1）数据量极大（Volume）。应急管理是对突发事件的全过程管理，贯穿于突发事件发生前、中、后的各个过程，每个过程都产生大量的数据。比如，仅城市内涝预警预防平台的数据，从传感器到视频探头每天可以产生上百TB的数据，并且逐年累积的灾害历史数据体量也十分庞大。（2）数据快速流转（Velocity）。数据流转快速，时效性要求高，这是应急管理数据的显著特点。（3）数据源多样、数据类型多（Variety）。数据涉及工矿企业、公安、消防、森林、气象、交通、医疗等行业部门，还包括互联网文字、图片、视频等信息数据，且数据类型多样。（4）数据价值密度较低（Value）。在海量数据中，存在大量的半结构化和非结构化数据，由于数据采集不及时、数据样本不全面、数据不连续等因素，有价值的数据量少，价值密度相对较低。

图4 大数据的4V特征

（二）机遇与挑战

近年来，一方面，大数据产业的飞速发展，使大数据的一系列配套技术逐步完善，如云计算技术、数据挖掘、数据清洗、数据保密和加密、数据建模、数据可视化应用等等。这些技术的日益成熟，为大数据整个产业的发展奠定了良好的基础。另一方面，数据隐私与安全也是不可回避的技术问题，更是未来需要深入研究的社会问题。总之，在大数据时代，各项事务都将随之变革创新，新一代信息技术的应用也为城市应急管理模式的创新发展带来机遇与挑战。

大数据时代应急管理的创新发展趋势

（一）助力整合资源，优化部门联动协作

应急管理跨越自然灾害、安全生产、救灾、消防等多行业、多部门，每个行业和部门都拥有大量的信息和数据资料，数据体量大，且数据格式复杂。由于行业、部门之间信息沟通方式不同，彼此之间不能实现人员、资源、信息等应急资源的充分整合、共享和统一调配，所以“数据孤岛”现象严重，而城市应急管理是一个系统工程，需要应急、公安、交通运输、卫生、环保、城管、气象等多部门协同作战。传统基于行政权力的应急管理模式，不利于横向资源整合，城市应急管理联动协作工作难以开展。

大数据技术则提供了标准化的数据源异构以及网络异构环境下的数据流通、储存和处理技术，能有效地克服应急管理领域数据资源整合的关键难点。目前，Hadoop、MapReduce和Spark等分布式处理方式已经成为大数据处理各环节的通用处理方法，不仅可以打破不同部门之间的数据壁垒，解决“数据孤岛”难题，实现跨地域、跨部门、跨层次的信息集成和信息共享、数据资源整合，还可以跨越不同层级的协同鸿沟，实现纵向和横向的联动协作，提升政府应急管理的效率，助力城市应急管理模式创新发展。

（二）提升应急管理的预测、预警能力

大数据为动态监控、应急处置、更科学的危机响应提供了强大的技术支持。运用大数据、物联网等新一代信息技术，政府可实现对安全、应急、卫生、消防等领域的数据全流程实时动态监控、预警与管理，通过对海量数据的深度挖掘与多维剖析、实时数据的迅速处理，建立预测分析模型，提升预警能力与应急策略，以提高城市应急管理水平。例如，在城市灾害治理过程，通过数据挖掘分析预测灾害的发生；在事故灾难处理中可以利用大数据技术来查明事故发生的原因；在公共卫生领域，大数据的应用可以预测流行性疾病的传播；在社会治安领域，通过对舆情监控、政民互动、互联网平台等的数据挖掘分析，可以随时掌握社会治安动态，有效保障社会安全。通过大数据分析，深度挖掘数据价值，可以掌握突发事件发生和发展的规律，以便采取有效的应急防范措施，助力传统应急管理从“重事中事后处理”向“事前预测预防”转变。

（三）助力应急决策模式从“经验型”向“数据驱动型”转变

传统的应急决策过程一般是高度依赖决策者的个人经验与直觉判断，从突发事件发生的因果关系出发进行决策，所以在对各种突发事件进行处理时，会出现各种各样的问题或者疏漏。而大数据技术能够有效地克服传统决策的缺陷，通过对突发事件相关的大量数据进行挖掘和分析，预测事态发展，寻找相关关系从而在较短的时间内找到影响事件发展演化的关键性因素，做出快速、准确、有效的决策。应急管理传统决策与大数据决策对比见图5。

（四）优化应急处置流程

图5 应急管理传统决策与大数据决策对比

大数据为突发事件处置提供最科学的决策依据，实现突发事件处置的智能化。例如，在重大活动之前，结合历史数据与社会学理论对群体聚集事件进行模型搭建，设置阈值自动预警，通过对重大活动人群聚集规模、范围、分布及其演化趋势的分析，可在人群聚集风险发生前，及时进行疏散，还可以快速地分辨出事态随时间发展的演进情况，及时进行趋势研判和处置方案推演，为确定应急处置路线、部署应急处置力量、调集应急处置物资等提供决策支持，从而快速选择最佳应急处置方案，避免灾难的发生。

（五）优化应急资源调配

利用大数据技术可实现应急资源调配优化。对应急物资、应急设备、能源以及专业救援人员等多方面的数据进行收集，突发事件发生后可根据受灾人口、受灾面积、受灾强度、经济损失等指标预测出所需应急物资、应急设备等的合理数量，决策出最优路线及时送达灾区。同时，对灾后的物资使用情况进行实时跟踪和录入，形成灾害-物资历史比对数据模型，持续优化应急资源调配模式，提高救援效率。

对城市应急管理发展的思考与建议

（一）加强顶层设计，建立应急管理数据库，推进数据共享与开放

加强应急管理大数据顶层设计规划，对城市应急管理领域的标准体系进行构建与完善，整合跨行业、部门的数据，建立应急管理数据库，促进数据融合共享，提高数据处理效率，推动城市应急管理的智能预测预警、动态跟踪响应、科学决策处置、精准恢复重建应用。制定大数据开放政策，在数据安全保障的前提下，推动应急公共数据开放利用，扩大数据共享范围，提高行业数据融合应用，实现数据资产价值。

（二）加强城市安全与应急管理科技支撑体系建设

加强城市安全与应急管理基础研究和关键技术研发，推动应急管理与云存储、云计算、人工智能深度学习等科技技术和手段的深度结合，对采集到的各种类型的数据信息进行共享和互通，提高灾害模拟仿真、分析预测、信息获取、应急通信与保障能力，促进城市应急管理向智能化、协同性方向发展，推动政府应急管理模式转变。加大资金投入，坚持多元机制、拓宽渠道，用于支持大数据技术研发和相关产业发展进一步提高应急保障能力。

（三）以数据为核心创新应急管理体系

用数据核心思维方式思考问题，不断扩大数据在应急管理中的应用价值，为应急管理的各个环节提供保障。建立以数据为基础的新型管理体制，解决权利与数据的不对称关系，避免形成“灰色地带”，完善基于数据支撑的应急管理体制建设，推动政府应急管理模式创新；用数据描述事实、用数据决策，创新和完善应急管理机制；建立健全相关的法律法规，进一步提高应急管理法制水平；在数据融合的基础上建立高效的信息共享渠道，不断修订完善应急预案，提高救援效率。

（四）加强大数据及应急管理人才培养

我国的大数据技术应用还处于初级阶段，一方面，要深入开展大数据技术研究，就要重视对大数据专业技术人才的培养，充分发挥科技人才的技术优势。另一方面，也要开展应急管理人员的大数据知识培训，建立常态化的培训机制，培养一批具有较高水平的大数据与应急管理复合型专业技术人才，为构建大数据基础上的应急管理系统提供人才和技术支持。

结语

在大数据时代，利用大数据技术推动应急管理体制机制的创新具有重要的现实意义。但是在创新发展的过程中，信息孤岛、重复建设等问题一直存在，所以要在顶层设计、法律标准、资金保障、数据安全、人才培养等方面予以支持，加快推进应急管理体系建设，提高大城市应对突发事件的能力，从过去重事后处置轻事前预防，向预防、处置和善后全过程管理转变，切实提高城市的风险防范意识和能力。