大数据背景下城市多维度风险预测及综合减灾能力建设

许红霞 于涌川 闫健卓

（1.北京工业大学数字社区教育部工程研究中心，北京 100000；2.北京工业大学城市轨道交通北京实验室，北京 100000）

随着城市化的不断发展，城市逐渐成为国家治理的重点，城市稳定成为维护国家稳定的关键。尤其是中大型城市，具有人口密集、流动性强、社会阶层结构多元复杂、城市抗风险能力较弱等特点[1]，一旦出现较大的社会风险，如洪涝、地震等自然灾害，危化泄露、爆炸等安全生产事件以及重大活动人流挤压踩踏等突发事件，会产生区域性甚至全国性的影响。因此，城市风险的准确预测预警、有效防控治理是许多城市亟须考虑的一个现实问题。应重视应急管理、安全生产、防灾减灾救灾、科技创新工作，要求牢固树立“发展决不能以牺牲安全为代价”的红线意识，坚持灾害风险管理和综合减灾理念。在大数据时代背景下，大数据分析与挖掘、云计算、人工智能、区块链等新一代信息技术在诸多领域得到广泛应用，推动了城市风险预测和综合减灾的技术变革，为城市风险治理和减灾能力提升提供了有效技术路径。应强化应急管理装备技术支撑，优化整合各类科技资源，推进应急管理科技自主创新，依靠科技提高应急管理的科学化、专业化、智能化与精细化水平，为城市风险治理和防灾减灾救灾工作开启了全面发展的新局面。

1 城市风险管理及救灾能力现状及问题

城市是现代社会发展的重要载体，已经成为人们经济、文化、科技活动的中心。随着城市规模性发展，自然灾害、安全生产隐患、公共卫生突发事件等不可避免，如2014年“上海外滩踩踏事件”与2015年“天津滨海新区爆炸事故”等公共灾难性事件，均造成严重的人员、经济损失以及较差的社会影响力。因此，预判风险、把握风险走向、提前化解应对问题较为关键。国内学术界普遍认为，我国对危机事件应对的重视和研究始于2003年[2]，并逐步构建不同层次的应急管理预案和应急管理体系。2007年，全国人大通过了《中华人民共和国突发事件应对法》，从相关制度上规范突发事件应对工作原则和预防与应急准备、监测与预警、应急处置与救援、事后恢复与重建。

由于受认知的影响，我国应急管理预案和应急管理体系构建的重点均在“应急处置”阶段，即突发事件发生或出现后的及时发现、快速处置[2]，对于事前预防和应急准备的风险治理则投入不足。此外，自然灾害与生产安全事故防治的科技信息化支撑能力存在不足，无法满足应急管理治理体系和能力现代化建设的需求，具体问题如下：

（1）信息基础设施能力有待进一步提升。

目前，应急管理信息化需要的高速通信网络、物联感知、信息安全防护等基础设施的建设尚不完善，难以满足城市风险全域感知、全面监测、及时预警、安全可靠等业务的需要。

（2）业务系统缺乏统筹和融合。

目前城市运行及管理的各部门业务系统存在整体统筹不够、技术架构不统一、信息共享程度不高等问题，对城市风险预测和综合减灾业务融合发展的支撑不够。

（3）现代信息化技术应用程度不高。

目前的应急管理信息化系统主要基于传统信息化手段建设，大数据背景下的新一代信息技术的应用不足，防灾、减灾、救灾工作缺乏系统性、标准化基础数据支撑，智能感知预警与防灾救灾减灾指挥系统支撑能力亟待加强。

2 大数据背景下城市风险治理的技术策略

在深入研究和充分掌握城市风险生成、发展、影响的演化过程和规律的基础上，将对“突发事件”的应急管理进一步扩展到“风险”的全链条管理[3]。若要健全风险防范化解机制，须坚持从源头上防范化解重大安全风险，真正把问题解决在萌芽之时、成灾之前，加强风险评估和监测预警，提升多灾种和灾害链综合监管、风险早识别和预报预警能力，实施精准治理决策。

近年来，在世界范围内，对突发事件应急管理的研究出现重大转变，由传统的以事中应急处置为重点，转移到强调事前预防和应急准备的工作模式，形成基于城市系统自身脆弱性的风险管理和风险治理[4]。利用灾害事故大数据、数据挖掘和人工智能技术，开展智能化风险分析与预测预警研究是国际防灾减灾的发展趋势。在重大灾害事故防治方面，发达国家利用多信息融合传感和抗环境气氛干扰等相关技术，实现了事故风险的早期精准识别，生产安全事故预测预警模型可靠性大幅提升，已形成了高度集中、功能完善的国家级、行业级、区域级的统一监测预警体系，大幅降低了灾害损失与人员伤亡率；利用其在遥感与GIS软件领域及灾害事故大数据方面的优势，开发灾害事故分析模型和软件工具，研发了较为成熟的规模化、业务化运行的专业分析软件，为世界各国广泛应用[5-6]。

城市风险治理须主动顺应科技信息化发展大势，从传统监管方式向运用信息化、数字化、智能化等现代高科技手段转变[7]，强化互联互通和信息共享，深化自然规律性研究、关联性分析，建立高效科学的重大灾害、事故防治与应急管理科技体系，实现重大灾害与事故风险“超前感知、智能预警、精准防控、高效救援”，支撑实现防灾减灾救灾体制机制“从注重灾后救助向注重灾前预防转变，从应对单一灾种向综合减灾转变，从减少灾害损失向减轻灾害风险转变”，运用现代科学管理方式提升应急管理效能。

3 城市多维度风险预测及综合减灾建设框架

面向自然灾害、安全生产、城市安全运行、网络舆情等重点领域，全面提升风险监测预警和综合减灾科技信息化水平，推进灾害防治能力和防治体系现代化建设。强化数据治理系统建设，依托大数据支撑平台，接入多渠道数据，对风险监测和综合减灾数据全方位获取、全网络汇聚、全维度整合，建立灾害综合态势分析、风险监测预警、应急管理智能化决策等业务应用系统，满足监控监测、研判预警、风险评估、决策支持、应急预案、物资调度等功能需求[8-9]。

3.1 建设全域覆盖监测感知体系

（1）自然灾害感知网络建设。

接入地震检测、森林防火、地质灾害、防汛水情、气象预报等自然灾害感知数据，为自然灾害的预警提供全面的数据支撑。其中，气象监测需要接入雷达、云图等数据资源和暴雨、雷电、地灾等预警信息，对城市气象灾害实施有效监测。地震信息监测需要接入地震时间、地点、受灾情况、救援情况等基础感知信息。地质灾害监测需要接入地质灾害防治信息及地质灾害监测数据，实现各点位参数的远程实时监测。森林火情监测需要接入瞭望塔、红外监控摄像头、烟雾摄像头、灭火水源监测等信息，监测森林防火感知信息。防汛水情监测需要接入河湖水情感知信息。

深化自然灾害成因的研究，提出相应的灾害感知网络整合措施，推动全方位、立体化、无盲区动态监测的感知网络，实现对自然灾害的有效管控与及时救援。

（2）安全生产感知网络建设。

接入危险化学品重大危险源存储单元、烟花爆竹存储仓库等风险隐患感知数据。为企业安全生产、重大危险源存储管控，提供全面的数据支撑。其中危险化学品监测数据接入生产数据、存储数据、视频数据、液位数据、压力数据、温度数据、可燃气体数据，进行24 h不间断实时在线监测，为危化品安全生产和企业重大危险源管理提供数据支撑。烟花爆竹监管数据接入存储仓库视频监控、温湿度监测、入侵检测等感知数据和报警信息，实现对烟花爆竹批发和零售企业的日常监测。

（3）城市安全运行感知网络建设。

接入大型建筑、大型公用设施、公共空间、轨道交通、地下管网及综合管廊等的感知数据，实现对城市安全运行状态的动态管控。

大型建筑安全监测接入桥梁、大型体育场馆、大型综合体的感知数据。大型公用设施安全监测接入大型公用设施、特种设备、变电站、燃气门站、能源站、储气输气调配站的感知数据，实现消防设施运行、特种设备运行、燃气泄漏、输气管网压力、电弧监测等的实时监测。公共空间安全监测接入城市广场街面、重点单位、公园等区域的视频监控数据。轨道交通安全监测接入轨道交通内外环境采集的安全感知数据，实现对轨道交通建设与运营全生命周期的安全监测。地下管网及综合管廊运行状态监测接入燃气管网及地下相邻空间燃气浓度、供水管网泄漏、排水管网气体监测等监控数据，监控地下管网运行状态。

（4）网络舆情感知网络建设。

接入舆情监测数据，第一时间掌握网络舆论动态，对关注事件或线索进行持续追踪和多维分析，全面掌握舆情动态，正确进行舆论引导。

3.2 建设先进强大的大数据支撑体系

（1）丰富完善应急管理数据资源池。

接入应急管理、安全生产、防灾减灾救灾相关业务系统数据，集成企业台账数据、监管业务数据、物联监测数据、监控视频图像数据、政策制度数据、应急档案管理数据等，形成应急管理基础数据库。整合地理信息数据、社会普查数据和互联网数据、补充卫星遥感信息数据，依托大数据支撑环境，汇聚其他部门共享交换数据，对数据进行融合、集成。建设自然灾害类、应急指挥类、政务管理类等应急主题数据库，监测预警、监督管理、指挥救援、决策支持等业务专题数据库，形成应急管理数据资源池，支撑各类数据驱动的智慧化应急管理应用的构建。

（2）建设应急管理数据支撑平台。

通过数据管控平台、数据共享交换平台、数据可视化平台以及数据挖掘分析能力建设，强化应急管理新一代信息化基础设施建设。构建数据管控平台，实现数据溯源、版本控制、质量管理，实现数据资产全生命周期管理。完善数据共享交换平台，获取所需要的跨部门、跨层级数据资源，实现感知网数据、企业数据、应急指挥数据、社会和互联网数据的可配置接入。完善大数据可视化平台，实现数据的多维度可视化分析、管理，为突发事件现场处置、森林灭火和防汛等工作提供场景展示服务。

以数据为驱动，通过多维度数据关联挖掘，发现数据内在联系，为灾害综合态势分析、风险监测、研判预警、风险评估、决策支持、应急预案、物资调度等业务系统提供知识发现能力，实现应急管理、安全生产以及防灾减灾救灾的智慧化。

3.3 建设风险预测及综合减灾智能应用体系

针对不同领域的风险监测和综合减灾业务需求，建设智能化全业务应用系统，包括灾害综合风险监测系统，开展对自然灾害、安全生产事故、城市安全风险的监测，形成灾害综合风险监测一张图。

（1）灾害综合预测预警系统，基于一张图开展不同时段、不同灾种的灾害综合风险形势分析，具体包括风险形势分析、灾害趋势分析、多灾种群发分析和灾害比对分析等功能。

（2）灾害综合风险评估系统，利用灾损预测模型对灾害后果进行分析，具体包括风险区划分析、动态风险分析、推演仿真和协同会商研判等功能。

（3）灾害风险防控系统，实现风险信息智能生成、风险防控方案、信息靶向推送等功能。

（4）救灾物资管理与调度系统，通过数据共享机制，实现各部门应急物资、储备库、队伍、装备等信息的动态更新和统一汇聚，支持救灾物资管理全过程数字化管理。

（5）灾后评估与灾情信息统计系统，综合评估灾发地及周边受灾情况，统计救灾物资的消耗损耗情况，生成灾情分析报告。

（6）重大活动综合风险监测预警系统，基于灾害和综合风险监测预警背景下，为重大活动风险管控与应急提供保障服务。

（7）安全生产重大安全风险监测预警信息化系统，实现基于大数据的综合风险模型运算、安全风险等级判定、预警发布信息审批、重大风险管控措施和效果反馈评判等功能。

（8）基层防灾减灾能力评估系统，基于数据构建社区防灾减灾能力评估指标体系，结合指标权重，对各社区防灾减灾能力进行评估。

4 结语

城市风险引发的危害具有全面性、突发性、连锁性等特征，其防控和治理不能简单从一个方面入手，应从多灾种和灾害链监测预警、综合减灾方面全面考虑。借助大数据、人工智能等新型基础设施，提出城市多维度风险预测和综合减灾体系建设框架，自底向上通过面向自然灾害、安全生产、城市安全运行、网络舆情的全域覆盖监测感知网络，应急管理数据资源池和大数据支撑平台、风险监测和综合减灾全业务智能化应用，从技术上支持了目前城市风险治理向注重灾前预防和综合减灾的转变，提升城市应急管理智能化水平。