大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全體系探究

蒲友劍

(重慶市勘測院,重慶 401120)

0 引言

在社會經(jīng)濟(jì)與科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展下,我國軌道交通運(yùn)營和管理工作中產(chǎn)生的信息和數(shù)據(jù)非常多,尤其是非結(jié)構(gòu)性信息和數(shù)據(jù),增長速度特別快。必須科學(xué)處理好結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化信息和數(shù)據(jù)相關(guān)問題,挖掘出優(yōu)勢數(shù)據(jù)和信息,并有效應(yīng)用這些信息改善軌道交通公共安全體系。本文主要對大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全體系進(jìn)行了深入探究。

1 軌道交通公共安全框架分析

大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全框架涉及的要素很多,主要有5個方面,一是人員,二是器械和設(shè)備,三是材料,四是方法和模式,五是環(huán)境[1]。大數(shù)據(jù)信息技術(shù)在上述5種要素的安全管理當(dāng)中發(fā)揮了根本性作用,亟須加強(qiáng)預(yù)警和增強(qiáng)應(yīng)急決策效能。

1.1 人員

人員組成比較多。首先是運(yùn)營和管理人員,其次是維護(hù)與服務(wù)人員,最后是安保人員等。而人員的作用是基于網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的合理運(yùn)用,進(jìn)行人員操作和具體行為剖析,嚴(yán)格控制操作性實(shí)踐風(fēng)險。

1.2 器械和設(shè)備

大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全管理涉及的器械和設(shè)備比較多,比如車輛、供電機(jī)構(gòu)車輛、通信設(shè)備、檢票設(shè)備、保養(yǎng)設(shè)備等[2]。大數(shù)據(jù)信息技術(shù)的有效運(yùn)用,不但能夠避免器械和設(shè)備故障,還能從根本上避免業(yè)務(wù)中斷。

1.3 材料

大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全管理相關(guān)材料多元,不僅有文本和圖像,還有視頻、錄音、網(wǎng)絡(luò)信號以及和乘客有關(guān)的數(shù)據(jù)與信息。材料的作用是通過合理運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù),可以完成發(fā)展趨勢評估,還可以進(jìn)行風(fēng)險評判、網(wǎng)絡(luò)輿情研究以及現(xiàn)場情況管控和處理。

1.4 制度與方法

大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全管理工作的有序開展,離不開專門的運(yùn)營管理制度以及方式方法,且要注重模式和體系創(chuàng)新。通過合理運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù),往往能夠基于日常記錄找到軌道交通公共安全管理規(guī)律和發(fā)展趨勢,指明相關(guān)問題,并找到問題產(chǎn)生原因,從根本上控制安全風(fēng)險。

1.5 環(huán)境

大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全管理工作的有序開展,也離不開有關(guān)環(huán)境因素的優(yōu)化,比如站臺環(huán)境、隧道環(huán)境、氣候條件以及水文條件等[3]。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的合理應(yīng)用,不但能夠消除自然災(zāi)害環(huán)境因素下的不良情況,還能有效降低自然災(zāi)害造成的損失。

2 軌道交通公共安全風(fēng)險治理模型分析

風(fēng)險治理指針對大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全風(fēng)險,做出針對性識別、研究、評估、處理以及加強(qiáng)監(jiān)管和得出決策方案,這一治理目標(biāo)是在優(yōu)先處理高發(fā)生率安全問題的基礎(chǔ)上,從根本上控制安全風(fēng)險。大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全風(fēng)險具有明顯的不確定性,而且具有種類多元性,導(dǎo)致風(fēng)險治理工作問題重重,特別是在如今復(fù)雜的城市軌道交通環(huán)境和背景下,還存在熱點(diǎn)問題多、困難多的特點(diǎn),而通過合理運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù),則能夠從根本上管控好各種風(fēng)險事件,創(chuàng)新和完善相應(yīng)的風(fēng)險管控模型和體系。

2.1 大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全風(fēng)險識別

風(fēng)險識別是指可以自主發(fā)現(xiàn)、認(rèn)同,進(jìn)而記錄現(xiàn)有以及潛在風(fēng)險因素的全過程,也是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險治理目標(biāo)的根本和前提。要想有效管控軌道交通公共安全風(fēng)險,必須科學(xué)運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)信息技術(shù),有效識別公共安全框架下的幾大要素,找到危險和風(fēng)險,為采取有效的應(yīng)對措施和處理措施奠定基礎(chǔ)[4]。

2.2 大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全風(fēng)險分析

風(fēng)險分析是針對風(fēng)險產(chǎn)生的原因、實(shí)際威脅、影響因素等做出預(yù)測、評估和研究,進(jìn)而確定風(fēng)險對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)等級和水平,對風(fēng)險以及后果做出估計(jì)和預(yù)測。風(fēng)險分析是指科學(xué)運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù),針對風(fēng)險因素和可能性事件做出研究和預(yù)估,得出相應(yīng)的風(fēng)險概率,找到最終合理的應(yīng)對措施。

2.3 大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全風(fēng)險評估

風(fēng)險評價是指針對風(fēng)險產(chǎn)生的后果做出確認(rèn),評估其嚴(yán)重性,結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)和要求,對風(fēng)險進(jìn)行等級評價。網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)的合理應(yīng)用往往可以對多元?dú)v史風(fēng)險信息做出預(yù)測和研究,進(jìn)而劃分風(fēng)險等級,確保風(fēng)險應(yīng)對有效性。

2.4 大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全風(fēng)險處置

風(fēng)險處置指為了管控和處理各種安全風(fēng)險,采取有效的應(yīng)對措施,從根本上降低安全問題產(chǎn)生率,消除相關(guān)不良影響。應(yīng)對措施不僅包括風(fēng)險因素消除、信息置換,還包括風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁、隔離、規(guī)避以及風(fēng)險補(bǔ)償?shù)萚5]?？傊?通過合理運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù),往往可以實(shí)現(xiàn)對科學(xué)決策的有效評判,嚴(yán)格落實(shí)好風(fēng)險防范工作。

2.5 大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全風(fēng)險監(jiān)控

風(fēng)險監(jiān)控是指為了降低風(fēng)險事件產(chǎn)生率,消除相關(guān)安全風(fēng)險因素,采取長久的日常情況監(jiān)控和管理措施,及時預(yù)判風(fēng)險,進(jìn)而針對高等級風(fēng)險,特別是特殊重大風(fēng)險做出評估和預(yù)警。通過加強(qiáng)風(fēng)險監(jiān)控,科學(xué)應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和移動網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等,沿用和引進(jìn)多種信息傳感設(shè)備,可以形成和優(yōu)化人和物之間相聯(lián)系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系,為后期進(jìn)行大數(shù)據(jù)研究和情況分析提供必要的信息源。

3 軌道交通公共安全應(yīng)急管控平臺分析

大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全應(yīng)急管控平臺有著相對應(yīng)的設(shè)計(jì)框架,框架主要包括3大模塊,一是風(fēng)險評估,二是決策支持,三是預(yù)警預(yù)測。其中,基礎(chǔ)架構(gòu)又可以細(xì)分為3部分,一是數(shù)據(jù)倉庫,二是數(shù)據(jù)倉庫管理,三是數(shù)據(jù)集市[6]。而支撐架構(gòu)涉及的內(nèi)容模塊更多,具體的平臺內(nèi)容如圖1所示。

圖1 大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全應(yīng)急管控平臺

從圖1可知,在收集和整理相關(guān)數(shù)據(jù)資源之后,就可以形成專門的主題數(shù)據(jù)庫,進(jìn)而進(jìn)行基于Hadoop基礎(chǔ)架構(gòu)的信息調(diào)研、選擇、轉(zhuǎn)化、完善等,創(chuàng)建專門的數(shù)據(jù)和信息倉庫,利用倉庫整合相關(guān)軌道交通公共安全信息,建立可以實(shí)現(xiàn)信息共享、數(shù)據(jù)預(yù)估、管控和決策支撐的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺,不斷優(yōu)化和完善公共安全應(yīng)急管控體系[7]。此外,要想完善這一平臺和體系,還必須實(shí)現(xiàn)多元網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的有效整合,對各個層次的信息技術(shù)進(jìn)行集合與管控,管理多個格式和不同領(lǐng)域內(nèi)的信息數(shù)據(jù),對公共安全突發(fā)問題的處理流程做出優(yōu)化管理和后期跟蹤,及時響應(yīng)各項(xiàng)應(yīng)急事務(wù),挖掘和研究多種公共安全應(yīng)急管理資源,為后期的信息科學(xué)決策奠定信息基礎(chǔ)。

4 軌道交通公共安全技術(shù)及其應(yīng)用分析

4.1 大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)分析

在網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)技術(shù)不斷發(fā)展和大數(shù)據(jù)資源越來越豐富的背景下,信息儲存對文件系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)要求越來越嚴(yán)格,若再單純應(yīng)用以往的本地文件系統(tǒng)進(jìn)行管理,因?yàn)槭艿絾我还?jié)點(diǎn)影響,已經(jīng)無法有效完成數(shù)據(jù)密集型計(jì)算。所以合理運(yùn)用分布式文件系統(tǒng),將相應(yīng)的負(fù)載轉(zhuǎn)移到多節(jié)點(diǎn)上,已經(jīng)成為發(fā)展趨勢。HDFS是基于Hadoop發(fā)展而成的一種分布式文件系統(tǒng),該系統(tǒng)自身具備較強(qiáng)的容錯性,而且吞吐量比較大,所需成本和費(fèi)用比較低,可以為實(shí)現(xiàn)上層技術(shù)應(yīng)用奠定信息存儲服務(wù)和管理基礎(chǔ)?；贖DFS,可以對存儲文件進(jìn)行具體分割,進(jìn)而將文件塊和多元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)融合在一起,結(jié)合具體配置,將統(tǒng)一的文件塊副本融入多個主機(jī),確保數(shù)據(jù)管理安全性,切實(shí)提升信息讀取效率。NoSQL(Not Only SQL)是一種非關(guān)系型的信息庫,能夠處理高并發(fā)讀寫、信息存儲訪問等問題。運(yùn)用NoSQL數(shù)據(jù)庫,可以創(chuàng)新出更加能夠滿足大數(shù)據(jù)管理要求的操作模式,通過應(yīng)用層來完成數(shù)據(jù)庫自身應(yīng)該完成的工作;還可以采取具備擴(kuò)展功能的信息模型,利于多元、復(fù)雜的信息保存;也可以制定足夠透明、公正的分布式存儲方案,確保大數(shù)據(jù)處理的可行性和有效性。NoSQL數(shù)據(jù)庫主要包括4種:Kye-Value數(shù)據(jù)庫、針對具體文檔的數(shù)據(jù)庫、列存儲數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫[8]。

大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)應(yīng)用主要體現(xiàn)在3大方面:一是應(yīng)用于視頻監(jiān)控。在監(jiān)控中,用戶必須保證所提供的視頻數(shù)據(jù)足夠清晰,且在數(shù)據(jù)管控中,需要科學(xué)運(yùn)用云存儲技術(shù)?；谠拼鎯夹g(shù)開發(fā)的視頻管理功能,能夠滿足高清錄制的需求,避免出現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)管理困難的情況。同時,基于云存儲技術(shù),還能擴(kuò)大視頻監(jiān)控范圍,完成分布式管理任務(wù)。二是應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營。如今,云存儲技術(shù)已經(jīng)開始合理運(yùn)用到互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,滿足不同用戶的使用需求。因此,作為互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營管理主體,也要關(guān)注云存儲革新與合理運(yùn)用,科學(xué)創(chuàng)建用戶需要的云存儲平臺,確保提供多元的數(shù)據(jù)資源,消除約束因子,提升數(shù)據(jù)庫資源運(yùn)用率。三是應(yīng)用于視頻編排。云存儲系統(tǒng)便于高清視頻編排,可以實(shí)現(xiàn)對多種視頻編排節(jié)目資源的存儲和管理,切實(shí)提升視頻編排效率。

4.2 大數(shù)據(jù)計(jì)算處理技術(shù)及其應(yīng)用分析

Hadoop是基于大范圍集群而處理多元信息的分布式體系和構(gòu)架,具備一定的開源性,可以完成數(shù)據(jù)和信息的自由儲存,智能解決節(jié)點(diǎn)問題,實(shí)現(xiàn)跨機(jī)器信息集合與管理。Hadoop能滿足大規(guī)模、多種服務(wù)器集群管理和實(shí)際運(yùn)行,其關(guān)鍵計(jì)算部件是MapReduce,比較可靠、有效,具備分布性,可以完成運(yùn)算編程,管控大規(guī)模半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集,封裝多元功能,將簡單計(jì)算當(dāng)成接口,確保信息處理的可行性。MapReduce可以從多元信息中提取自己需要的元素,進(jìn)而返回結(jié)果集,核心原理是實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的多內(nèi)容分配,提取必要的key和value,進(jìn)行信息匯總研究,獲取預(yù)期效果。MapReduce對應(yīng)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)和存儲節(jié)點(diǎn)往往不可分離,這一配置可以滿足Hadoop在信息保存節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行的需求,所以具有較快的信息處理速度,有利于大數(shù)據(jù)研究[9]。

如今,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的應(yīng)用范圍越來越廣,不僅涉及金融和醫(yī)療行業(yè),還支持航空、制造領(lǐng)域等。下面以金融、醫(yī)療、制造行業(yè)為例,探索大數(shù)據(jù)處理技術(shù)應(yīng)用場景。首先,對于大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域而言,金融領(lǐng)域是主要領(lǐng)域[10]。這一行業(yè)的數(shù)據(jù)復(fù)雜,涉及的范疇很大,對數(shù)據(jù)處理有嚴(yán)格要求。所以,基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù),往往可以有效預(yù)測市場情況,提升金融決策結(jié)果精準(zhǔn)度。與此同時,利用大數(shù)據(jù)處理技術(shù),還能有效完成金融風(fēng)險評估和信用評級,控制風(fēng)險,提升效率。其次,醫(yī)療行業(yè)也比較常見。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)不但能夠快速研究多元醫(yī)療數(shù)據(jù),切實(shí)提升醫(yī)療服務(wù)水平,還可以保障公共衛(wèi)生。最后,制造業(yè)中的大數(shù)據(jù)處理技術(shù)也很常用,旨在改善和管控生產(chǎn)全過程。此外,基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù),還能從生產(chǎn)鏈中獲得復(fù)雜數(shù)據(jù),做出有效研究,切實(shí)提升產(chǎn)品生產(chǎn)質(zhì)量。

5 結(jié)語

綜上所述,在大數(shù)據(jù)時代下,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和城市軌道交通公共安全管理體系的有效融合,不僅有利于不同機(jī)構(gòu)和區(qū)域信息的融合與服務(wù)共享,還能夠促進(jìn)基礎(chǔ)信息的互聯(lián),切實(shí)優(yōu)化城市軌道交通運(yùn)營管理和安全風(fēng)險管控現(xiàn)狀,增強(qiáng)大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全預(yù)防控制能力,并有效落實(shí)隱患排查與處理工作,避免出現(xiàn)不必要的安全事故,建立健全大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全管理機(jī)制,形成足夠完善的大數(shù)據(jù)時代的軌道交通公共安全體系,切實(shí)提升軌道交通公共安全管理整體水平。