解析城市內澇防治規劃與管理

孫振

遼寧省市政工程設計研究院有限責任公司 遼寧沈陽 110006

1 數據治理模型的構建

2015年5月，在巴西圣保羅舉行的ISO/IECJTC1/SC40WG1工作組會議上，中國代表提出了《數據治理白皮書》國際標準研究報告。經各國專家討論，同意中國國家委員會正式提出新工作項目申請。報告中提出的數據治理模式不僅具有普遍性和流行性，而且為數據治理模式樹立了良好的榜樣。本文充分考慮了數據治理的技術支持和實際需求，對報告中的原始模型進行了修改和調整，使其能夠更好地應用于城市內澇治理領域，提高治理類別的針對性和準確性。

在確定的目標下，圍繞城市內澇數據治理的關注域和工作中心，堅持數據治理的原則，考慮影響關注域和工作中心的流程和活動，最終形成自上而下的戰略業務邏輯。范圍框架的上層是基礎層，對治澇所需的靜態數據和動態數據進行分類篩選后帶入數據庫，保證多源異構數據的完整性和標準化，方便在治澇過程中讀取數據庫了解即時信息。中間是保障層，數據標準是指需要將數據庫中的靜態數據和動態數據進行濃縮，形成結構化的數據資源標準；數據的開放和共享顯著提升了傳統數據的安全性、隱私性和合規性，因此政府應實施有效的制度來確保數據認證、授權和訪問的安全性和合規性；在數據治理環境下，要求政府部門在不改變數據的完整性、原創性和準確性的情況下，對數據進行收集、處理和分析。下層是應用層，由數據效益、數據開放、數據共享、數據服務四個單元組成。這一層表明，數據治理模式應以數據服務創新和價值創造為最終目標，根據部門職能、組織結構、信息水平等進行戰略規劃。并通過發掘、傳播和增加其中蘊含的價值，充分發揮數據資源的優勢[1]。

2 數據治理模型的應用

2.1 智能管網建設

利用現代信息技術，建立實時、高效、準確的城市排水管網智能系統，通過非工程措施提高城市排水系統的運行效率，將成為及時指揮調度、加強維護管理、減少內澇危害的有效措施[22]。排水管網系統的智能化體現在其數據處理（采集、傳輸和分析等）、遠程監控、澇災預警和災情發布上。本文提出了一種基于監控系統和地理信息系統技術的排水管網監測預警系統。依托排水管網及其附屬設施合理設置內澇監測點，在監測點安裝帶攝像頭、流量計、雨量計、電子水位計等傳感裝置的監測模塊，采集流量、流速、降雨量、液位等數據。采用電網供電和太陽能供電相結合的方式，保證監控模塊的穩定運行。采集的數據通過有線或無線的方式傳輸到監控終端，再通過GPRS移動網絡傳輸到監控中心。監控中心可以在降雨期間實現對監測點的全天候不間斷監控，集中顯示監測點的重要參數，在數據庫的支持下生成趨勢曲線和統計報表，為技術人員提供可視化、動態化、高度個性化的數據圖表[2]。

2.2 高效的數據共享

一是實現數據標準化，解決多源異構數據問題。從技術角度來看，數據治理模式的應用并不依賴于多源數據的簡單羅列、積累和篩選，而是需要對海量、異構、動態的數據進行挖掘和分析、集成和可視化，以最大限度地發揮數據資源的效用?；赟QL和NOSQL的數據庫技術，它可以實現結構化數據和非結構化數據的分離存儲和標準規范，實現數據資源的快速讀取、存儲模擬和可靠性分析，由專業人員對多源數據進行清理、篩選和脫敏，為各部門提供標準一致的數據訪問接口，保證各部門在高質量、高安全性的基礎上共享標準化、統一化的數據。

其次，圍繞監控中心搭建數據共享平臺，解決“信息孤島”問題。城市內澇治理需要各部門數據資源的支撐，但單向溝通、垂直領導的行政體系使得部門之間出現信息壁壘，形成“碎片化”的政府組織結構。因此，本文提出了將分散、獨立的各部門信息系統整合成一個互連、業務協同的數據共享平臺的思路。首先，對來自多個部門的數據資源進行標準化，并對數據進行分類存儲。然后，當城市面臨內澇災害風險時，對動態采集和靜態存儲的數據進行總結分析，根據數據趨勢構建災害模型。最后，根據災害模型，及時調整應急預案，并及時向各單位和公眾分發預案[3]。

2.3 治理主體協同化

數據治理模式追求的協同治理是實現多部門、多層次、全要素的城市內澇聯合應對。以現有法律法規為共同行為準則，以城市防洪排澇指揮部為主導機構，實現政府、企業和公共治理主體之間的協調合作，以頂層規劃、目標一致、制度保障的結構形式整合其中的各種亂象，產生單一治理主體無法實現的整體治澇效果。與政府、企業與公眾優勢互補、資源滲透，打破治理主體“個人爭斗”和“個人政治”的不利局面，構建內外動態聯系、縱橫聯系、高效共享的協同治理體系，使城市內澇災害的防治具有“1+1>2”的效果。

3 結語

完善數據開放機制，編制數據信息共享目錄，研究制定數據開放的技術規范，數據共享和開放的標準化、規范化，都是為了提高數據的應用性和創新性，從而實現數據的價值創造。明確數據資源開放目錄工程，推動政府向社會提供具有原始、準確、機讀特性的標準化數據集，增加可通過API接口下載的數據比例，逐步構建標準化、一致化、動態更新、實時推送的數據資源目錄體系，深入挖掘數據資源的潛在價值。