城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

高洪波

（應急管理部信息研究院）

1 引言

城市安全是國家安全的重要組成部分。伴隨城市一體化快速發(fā)展，我國城市規(guī)模越來越大，流動人口多、高層建筑密集、經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)集聚等特征日漸明顯，正在成為復雜的社會機體和巨大的運行系統(tǒng)，隨之產(chǎn)生的安全風險呈現(xiàn)日漸增多的趨勢。為了有效應對這些風險，亟須建設城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)。城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)通過對城市綜合風險的實時監(jiān)測和預警，幫助城市管理者全面掌控城市的安全態(tài)勢，并通過預警信息的開放共享，促進企業(yè)、公眾參與城市安全風險的發(fā)現(xiàn)、防范、化解，提升城市安全管控的智能化水平[1]。

2 需求分析

城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)主要面向政府部門、企業(yè)和公眾等多級用戶。政府部門需要通過系統(tǒng)采集和分析大范圍的數(shù)據(jù)，對整個城市的風險情況進行全面監(jiān)測和預警，同時也需要對特定區(qū)域或特定場所的風險進行實時監(jiān)測和預警，有利于針對事件及時發(fā)現(xiàn)、科學決策、高效處理，進而減少重特大事故發(fā)生；企業(yè)作為安全生產(chǎn)的責任主體，需要根據(jù)自身所處的行業(yè)和經(jīng)營范圍，對本單位的重大危險源、生產(chǎn)經(jīng)營相關的風險隱患進行監(jiān)測和預警，幫助企業(yè)管理者隨時掌控安全生產(chǎn)動態(tài)；公眾需要及時掌握所處區(qū)域的安全情況，并了解周邊環(huán)境的風險隱患狀況。

3 總體架構

城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)采用分布式架構，以提高系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性，系統(tǒng)架構見圖1。

圖1 城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)總體架構

3.1 數(shù)據(jù)匯聚層

數(shù)據(jù)匯聚層是城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)的基礎，通過與城市各行業(yè)各部門已建的監(jiān)測系統(tǒng)對接，接入各類風險相關的多源異構數(shù)據(jù)，包括熱力、水務、城管、住建、市監(jiān)、應急、公安、交通、環(huán)保數(shù)據(jù)等，經(jīng)過數(shù)據(jù)源配置、數(shù)據(jù)抽取、數(shù)據(jù)傳輸?shù)炔襟E后，海量數(shù)據(jù)被匯聚至大數(shù)據(jù)平臺。

3.2 數(shù)據(jù)處理層

數(shù)據(jù)處理層負責城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理與存儲，其主要任務是將匯聚的原始數(shù)據(jù)進行清洗、轉(zhuǎn)換等處理[2]，加工后的數(shù)據(jù)分別存儲于原始庫、資源庫、主題庫、專題庫中，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析預測使用。

3.3 數(shù)據(jù)分析層

數(shù)據(jù)分析層通過數(shù)據(jù)挖掘、機器學習技術從數(shù)據(jù)中分析并識別各類安全風險，并基于指標評價模型對這些風險進行分級評估。

3.4 業(yè)務應用層

業(yè)務應用層是整個系統(tǒng)的最上層，負責將數(shù)據(jù)分析結果和監(jiān)測預警信息以可視化的方式展示給用戶，同時也提供風險管理決策支持和應急響應服務。

4 技術路線和實現(xiàn)方式

城市安全監(jiān)測預警系統(tǒng)的技術路線需要圍繞數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、建模、風險評估、預警預測、決策支持、可視化展示等方面進行設計和實現(xiàn)，旨在提升城市管理部門應對安全風險的能力和效率。系統(tǒng)基于物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)等技術實現(xiàn)，包括幾方面的關鍵技術。

1）數(shù)據(jù)采集與處理技術

城市各行業(yè)的海量數(shù)據(jù)是實現(xiàn)智能化監(jiān)測預警的依托，這些數(shù)據(jù)多分布于各部門的信息化系統(tǒng)中，需要部署一個高效的大數(shù)據(jù)平臺支持數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、處理和分析業(yè)務，打破數(shù)據(jù)壁壘信息孤島。

數(shù)據(jù)采集模塊對接各部門的安全監(jiān)測系統(tǒng)，對各類安全監(jiān)控數(shù)據(jù)進行采集并匯聚至本系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)平臺，這些數(shù)據(jù)需要經(jīng)過清洗、歸一化等處理，以便后續(xù)分析和建模。根據(jù)各系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲方式、采集頻率、網(wǎng)絡環(huán)境等因素，采取下述方式進行數(shù)據(jù)采集：①使用文件交換方式，通過定義csv,xml,json等文件實現(xiàn)數(shù)據(jù)按統(tǒng)一格式進行導出，導出后的文件被存放在ftp等指定的目錄下，采集程序定期訪問目錄獲取數(shù)據(jù)文件，并傳回系統(tǒng)進行處理；②數(shù)據(jù)庫交換方式，在數(shù)據(jù)提供方的系統(tǒng)中構建數(shù)據(jù)視圖并開放讀取權限，數(shù)據(jù)接收側定時查詢視圖獲取數(shù)據(jù)處理；③通過消息隊列方式，配置生產(chǎn)者消費者模型，數(shù)據(jù)提供方將數(shù)據(jù)放入kafka 消息隊列，接收方訂閱消息后獲取數(shù)據(jù)處理；④通過接口對接方式，數(shù)據(jù)提供方通過http+json 方式實現(xiàn)Restful 接口，數(shù)據(jù)接收方調(diào)用對應接口獲取數(shù)據(jù)。

從各行業(yè)采集的數(shù)據(jù)存在一定的噪聲和冗余，需要進行數(shù)據(jù)清洗和歸一化手段對數(shù)據(jù)進行預處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。數(shù)據(jù)清洗通過去除重復數(shù)據(jù)、修正錯誤數(shù)據(jù)、填充缺失數(shù)據(jù)等方式對數(shù)據(jù)進行預處理[3]；數(shù)據(jù)歸一化通過標準化、歸一化等技術進行。

存儲多源異構的數(shù)據(jù)需要考慮數(shù)據(jù)的類型、數(shù)據(jù)的量級、數(shù)據(jù)的結構等因素，對于不同類型的數(shù)據(jù)，本系統(tǒng)采用不同的數(shù)據(jù)格式進行存儲，結構化數(shù)據(jù)采用關系型數(shù)據(jù)庫集群，非結構化數(shù)據(jù)采用文檔型數(shù)據(jù)庫MongoDB 進行存儲。為了避免數(shù)據(jù)丟失和意外故障，需要實現(xiàn)數(shù)據(jù)備份和恢復機制，數(shù)據(jù)備份通過數(shù)據(jù)復制和數(shù)據(jù)快照方式實現(xiàn)。

數(shù)據(jù)處理基于Apache Spark 實現(xiàn)，Spark 是一個高效的分布式計算框架，可以在內(nèi)存中處理數(shù)據(jù)，比傳統(tǒng)的MapReduce 計算速度更快。通過使用Spark SQL 和DataFrame API，可以進行復雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、過濾和聚合操作。

由于城市安全監(jiān)測預警系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)具有敏感性，須保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護。系統(tǒng)使用SSL/TLS 等協(xié)議進行數(shù)據(jù)加密傳輸，使用Kerberos 等身份驗證工具進行身份驗證，使用數(shù)據(jù)脫敏和訪問控制等技術保證數(shù)據(jù)安全和隱私保護。

2）數(shù)據(jù)分析與建模技術

通過對采集的數(shù)據(jù)進行分析和建模，可以提取出城市內(nèi)的安全風險特征和規(guī)律，構建預警指標和模型，這些指標和模型可用于城市風險評估和預警預測。數(shù)據(jù)分析與建模采用統(tǒng)計分析、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、模型評估和智能決策等多種技術實現(xiàn)，這些技術綜合應用以提高系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和預測能力，為城市安全管理和預警決策提供支持。數(shù)據(jù)分析和建模的過程包括數(shù)據(jù)收集和探索、數(shù)據(jù)清洗和預處理、特征工程、建模、模型評估、調(diào)優(yōu)和優(yōu)化、部署和監(jiān)控等步驟。這些步驟是循環(huán)迭代的過程，需反復實驗和優(yōu)化，得到最好的模型效果。同時，數(shù)據(jù)分析和建模的過程也需考慮問題背景、目標和可行性等因素，以確保分析和建模結果的有效性、實用性。

3）風險評估與預測技術

風險評估與預測技術對應多種應用場景，包括安全生產(chǎn)、自然災害、公共安全、城市生命線等領域，對城市面臨的各種災害風險進行定量化分析和預測。系統(tǒng)通過收集和分析相關的數(shù)據(jù)，建立風險評估模型，對城市災害風險進行評估和預測，以便在風險事件發(fā)生前及時采取應對措施，最大程度地減輕災害對城市的影響[4]。

風險評估與預測包括下述步驟：首先，對城市安全相關數(shù)據(jù)進行采集和預處理，以獲取所需的數(shù)據(jù)集；其次，通過建立數(shù)學模型和算法，對數(shù)據(jù)進行分析和處理，評估不同因素對城市安全風險的影響程度，安全風險等級從高到低劃分，分別為重大風險、較大風險、一般風險和低風險；然后，通過模型預測和模擬，對可能發(fā)生的風險事件進行預測；最后，輸出評估結果和預測信息，基于評估結果，利用決策樹、多目標規(guī)劃等技術，制定城市安全管理的應對措施和緊急救援計劃，并提供多種方案，為城市管理者提供決策支撐。

5 系統(tǒng)功能

城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)的主要功能見圖2。

圖2 系統(tǒng)功能架構

風險態(tài)勢：將城市安全風險劃分為安全生產(chǎn)、自然災害、公共安全、城市生命線等專題，接入從屬每個專題下相關行業(yè)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，以城市生命線為例，包括橋梁、燃氣、供水、排水、地下管廊等監(jiān)測信息[5]。所有監(jiān)測數(shù)據(jù)及風險分析結果基于GIS 地圖，形成綜合風險監(jiān)測預警一張圖，以及各專題風險的可視化展示，直觀呈現(xiàn)城市綜合風險態(tài)勢。

數(shù)據(jù)查詢：對接入系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)、報警數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、基礎信息數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)等提供查詢功能，既可對城市各行業(yè)的當前監(jiān)測信息、報警信息進行查詢，定位報警發(fā)生內(nèi)容、地點及相關責任人，也可以查詢歷史數(shù)據(jù)，實現(xiàn)歷史報警信息的溯源分析。

風險統(tǒng)計：對各類風險監(jiān)測數(shù)據(jù)的接入情況、報警數(shù)量、報警處置情況等進行統(tǒng)計，可按時間、地點、類型進行分類統(tǒng)計，以柱狀圖、折線圖、列表展示，支持統(tǒng)計結果下載。

智能分析：通過算法模型對各行業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)、監(jiān)控視頻等多種信息進行分析識別，并對這些事件的時空分布、發(fā)生規(guī)律、危害程度等進行分析和預測，提供有針對性的預警信息和建議，幫助相關部門制定科學有效的應急處置方案。

應急處置：一是快速響應，及時發(fā)出警報和預警信息，提醒相關部門和居民采取措施；二是實時監(jiān)測和分析安全事件的發(fā)展趨勢和危害程度，提供有針對性的處置建議，如疏散路線、救援隊伍調(diào)配、資源調(diào)度等；三是與應急管理信息系統(tǒng)、指揮調(diào)度系統(tǒng)等進行聯(lián)動協(xié)同，形成有效的應急處置機制，最大程度地減少安全事故對城市和居民的影響。

6 結語

城市綜合風險監(jiān)測預警系統(tǒng)的設計和實現(xiàn)，綜合考慮數(shù)據(jù)采集、處理、分析、風險評估及預警處置等方面的需求，采用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、機器學習等技術手段，為城市管理和居民生活提供更加安全和可靠的保障。