城市综合风险监测预警系统的设计与实现

高洪波

（应急管理部信息研究院）

1 引言

城市安全是国家安全的重要组成部分。伴随城市一体化快速发展，我国城市规模越来越大，流动人口多、高层建筑密集、经济产业集聚等特征日渐明显，正在成为复杂的社会机体和巨大的运行系统，随之产生的安全风险呈现日渐增多的趋势。为了有效应对这些风险，亟须建设城市综合风险监测预警系统。城市综合风险监测预警系统通过对城市综合风险的实时监测和预警，帮助城市管理者全面掌控城市的安全态势，并通过预警信息的开放共享，促进企业、公众参与城市安全风险的发现、防范、化解，提升城市安全管控的智能化水平[1]。

2 需求分析

城市综合风险监测预警系统主要面向政府部门、企业和公众等多级用户。政府部门需要通过系统采集和分析大范围的数据，对整个城市的风险情况进行全面监测和预警，同时也需要对特定区域或特定场所的风险进行实时监测和预警，有利于针对事件及时发现、科学决策、高效处理，进而减少重特大事故发生；企业作为安全生产的责任主体，需要根据自身所处的行业和经营范围，对本单位的重大危险源、生产经营相关的风险隐患进行监测和预警，帮助企业管理者随时掌控安全生产动态；公众需要及时掌握所处区域的安全情况，并了解周边环境的风险隐患状况。

3 总体架构

城市综合风险监测预警系统采用分布式架构，以提高系统的可靠性和稳定性，系统架构见图1。

图1 城市综合风险监测预警系统总体架构

3.1 数据汇聚层

数据汇聚层是城市综合风险监测预警系统的基础，通过与城市各行业各部门已建的监测系统对接，接入各类风险相关的多源异构数据，包括热力、水务、城管、住建、市监、应急、公安、交通、环保数据等，经过数据源配置、数据抽取、数据传输等步骤后，海量数据被汇聚至大数据平台。

3.2 数据处理层

数据处理层负责城市综合风险监测预警系统的数据处理与存储，其主要任务是将汇聚的原始数据进行清洗、转换等处理[2]，加工后的数据分别存储于原始库、资源库、主题库、专题库中，以便后续的数据分析预测使用。

3.3 数据分析层

数据分析层通过数据挖掘、机器学习技术从数据中分析并识别各类安全风险，并基于指标评价模型对这些风险进行分级评估。

3.4 业务应用层

业务应用层是整个系统的最上层，负责将数据分析结果和监测预警信息以可视化的方式展示给用户，同时也提供风险管理决策支持和应急响应服务。

4 技术路线和实现方式

城市安全监测预警系统的技术路线需要围绕数据采集、数据处理、数据分析、建模、风险评估、预警预测、决策支持、可视化展示等方面进行设计和实现，旨在提升城市管理部门应对安全风险的能力和效率。系统基于物联网、云计算、大数据等技术实现，包括几方面的关键技术。

1）数据采集与处理技术

城市各行业的海量数据是实现智能化监测预警的依托，这些数据多分布于各部门的信息化系统中，需要部署一个高效的大数据平台支持数据采集、数据存储、处理和分析业务，打破数据壁垒信息孤岛。

数据采集模块对接各部门的安全监测系统，对各类安全监控数据进行采集并汇聚至本系统的大数据平台，这些数据需要经过清洗、归一化等处理，以便后续分析和建模。根据各系统的数据存储方式、采集频率、网络环境等因素，采取下述方式进行数据采集：①使用文件交换方式，通过定义csv,xml,json等文件实现数据按统一格式进行导出，导出后的文件被存放在ftp等指定的目录下，采集程序定期访问目录获取数据文件，并传回系统进行处理；②数据库交换方式，在数据提供方的系统中构建数据视图并开放读取权限，数据接收侧定时查询视图获取数据处理；③通过消息队列方式，配置生产者消费者模型，数据提供方将数据放入kafka 消息队列，接收方订阅消息后获取数据处理；④通过接口对接方式，数据提供方通过http+json 方式实现Restful 接口，数据接收方调用对应接口获取数据。

从各行业采集的数据存在一定的噪声和冗余，需要进行数据清洗和归一化手段对数据进行预处理，以提高数据的质量和可用性。数据清洗通过去除重复数据、修正错误数据、填充缺失数据等方式对数据进行预处理[3]；数据归一化通过标准化、归一化等技术进行。

存储多源异构的数据需要考虑数据的类型、数据的量级、数据的结构等因素，对于不同类型的数据，本系统采用不同的数据格式进行存储，结构化数据采用关系型数据库集群，非结构化数据采用文档型数据库MongoDB 进行存储。为了避免数据丢失和意外故障，需要实现数据备份和恢复机制，数据备份通过数据复制和数据快照方式实现。

数据处理基于Apache Spark 实现，Spark 是一个高效的分布式计算框架，可以在内存中处理数据，比传统的MapReduce 计算速度更快。通过使用Spark SQL 和DataFrame API，可以进行复杂的数据转换、过滤和聚合操作。

由于城市安全监测预警系统中的数据具有敏感性，须保证数据安全和隐私保护。系统使用SSL/TLS 等协议进行数据加密传输，使用Kerberos 等身份验证工具进行身份验证，使用数据脱敏和访问控制等技术保证数据安全和隐私保护。

2）数据分析与建模技术

通过对采集的数据进行分析和建模，可以提取出城市内的安全风险特征和规律，构建预警指标和模型，这些指标和模型可用于城市风险评估和预警预测。数据分析与建模采用统计分析、机器学习、数据挖掘、模型评估和智能决策等多种技术实现，这些技术综合应用以提高系统的数据分析和预测能力，为城市安全管理和预警决策提供支持。数据分析和建模的过程包括数据收集和探索、数据清洗和预处理、特征工程、建模、模型评估、调优和优化、部署和监控等步骤。这些步骤是循环迭代的过程，需反复实验和优化，得到最好的模型效果。同时，数据分析和建模的过程也需考虑问题背景、目标和可行性等因素，以确保分析和建模结果的有效性、实用性。

3）风险评估与预测技术

风险评估与预测技术对应多种应用场景，包括安全生产、自然灾害、公共安全、城市生命线等领域，对城市面临的各种灾害风险进行定量化分析和预测。系统通过收集和分析相关的数据，建立风险评估模型，对城市灾害风险进行评估和预测，以便在风险事件发生前及时采取应对措施，最大程度地减轻灾害对城市的影响[4]。

风险评估与预测包括下述步骤：首先，对城市安全相关数据进行采集和预处理，以获取所需的数据集；其次，通过建立数学模型和算法，对数据进行分析和处理，评估不同因素对城市安全风险的影响程度，安全风险等级从高到低划分，分别为重大风险、较大风险、一般风险和低风险；然后，通过模型预测和模拟，对可能发生的风险事件进行预测；最后，输出评估结果和预测信息，基于评估结果，利用决策树、多目标规划等技术，制定城市安全管理的应对措施和紧急救援计划，并提供多种方案，为城市管理者提供决策支撑。

5 系统功能

城市综合风险监测预警系统的主要功能见图2。

图2 系统功能架构

风险态势：将城市安全风险划分为安全生产、自然灾害、公共安全、城市生命线等专题，接入从属每个专题下相关行业的监测数据，以城市生命线为例，包括桥梁、燃气、供水、排水、地下管廊等监测信息[5]。所有监测数据及风险分析结果基于GIS 地图，形成综合风险监测预警一张图，以及各专题风险的可视化展示，直观呈现城市综合风险态势。

数据查询：对接入系统的监测数据、报警数据、视频数据、基础信息数据、统计数据等提供查询功能，既可对城市各行业的当前监测信息、报警信息进行查询，定位报警发生内容、地点及相关责任人，也可以查询历史数据，实现历史报警信息的溯源分析。

风险统计：对各类风险监测数据的接入情况、报警数量、报警处置情况等进行统计，可按时间、地点、类型进行分类统计，以柱状图、折线图、列表展示，支持统计结果下载。

智能分析：通过算法模型对各行业监测数据、监控视频等多种信息进行分析识别，并对这些事件的时空分布、发生规律、危害程度等进行分析和预测，提供有针对性的预警信息和建议，帮助相关部门制定科学有效的应急处置方案。

应急处置：一是快速响应，及时发出警报和预警信息，提醒相关部门和居民采取措施；二是实时监测和分析安全事件的发展趋势和危害程度，提供有针对性的处置建议，如疏散路线、救援队伍调配、资源调度等；三是与应急管理信息系统、指挥调度系统等进行联动协同，形成有效的应急处置机制，最大程度地减少安全事故对城市和居民的影响。

6 结语

城市综合风险监测预警系统的设计和实现，综合考虑数据采集、处理、分析、风险评估及预警处置等方面的需求，采用物联网、大数据、机器学习等技术手段，为城市管理和居民生活提供更加安全和可靠的保障。