數據驅動模式下特大城市公共基礎設施安全的智慧管理與風險預警框架構建
——以上海市為例

林宇航 葉 勤,2 林 怡,2

(1. 同濟大學 測繪與地理信息學院, 上海 200092; 2. 同濟大學 遙感與地理信息研究中心, 上海 200092)

0 引言

城市公共基礎設施,是指城市中運輸、通訊、能源、供水排污等城市公用事業基礎設施,是城市運行的生命線[1]。伴隨城鎮化進程,公共基礎設施等城市建筑日趨龐雜。同時,由于風險監測預警技術等不足而導致城市公共基礎設施突發事件不斷,如2021年7·20鄭州特大暴雨,2003年韓國大邱市地鐵1號線火災等。而特大城市人口密集、建筑分布復雜,公共基礎設施安全稍有疏忽將可能造成難以估量的損失。

大量公共基礎設施安全事故具有預防準備不足、現場管理不力、現場應對處置不當等因素[2]。而傳統的“經驗驅動”安全管理體系,其缺乏精確預警手段為決策和調控提供前饋基礎的弊端在這一過程中被放大,不再適用于特大城市建筑復雜度高速增長的現狀[3],已無法滿足社會對公共安全快速增長的需求[2],因此,要對特大城市公共基礎設施安全風險預警進行變革,加強智慧化管理。

當前,針對大數據的計算機技術與人工技術的結合成為信息處理的主流[4],而伴隨著傳感器技術高度發展,獲得環境監測數據的同時能夠直接獲取其空間分布并挖掘數據的行為邏輯,以此來尋找城市發展的邏輯和運行秩序。這使得特大城市公共基礎設施安全管理和風險預警工作中數據的支撐作用越來越強;而數據獲取和處理技術的發展使得數據驅動的模式成為可能。因此,在城市發展和技術進步日益加快的當下,特大城市公共基礎設施安全風險預警和管理也需要面向數據驅動模式進行轉型。

本文以上海市為例,針對四類典型的特大城市公共基礎設施(密集型高層建筑、跨海跨江橋梁、地鐵隧道、高速鐵路公路),搭建多源監測網絡和多功能應急服務平臺,針對以多源監測數據為驅動的特大城市公共基礎設施安全智慧管理和風險預警框架的構建展開初步研究。

1 國內外研究現狀

1.1 國外案例經驗

數據驅動的城市公共基礎設施風險監測預警在發達國家更為成熟,在信息安全[6]和評價機制等方面也較為健全,維也納理工大學的Giffinger教授構建了數據驅動的城市安全智慧管理指標[6];智慧社區論壇(intelligent community forum,ICF)評價體系包含5個維度18項指標[7]。該研究中就包含有公共基礎設施風險預警框架的相關內容。

美國應用數據驅動的城市公共基礎設施安全治理目前處于世界領先地位。紐約收集了百萬余棟建筑相關數據(包括電氣性能)估算火險概率,當年的火災發生率即下降了24%[8];西雅圖分析家庭耗電量等進行預測,提出的節能方案將耗電量降低25%[9]。日本大力推進數字城市交通等,建設由點到面的智慧特大城市[10]。歐盟一些國家、新加坡等也走在前列,雖發展不同,但都取得了較好成效,體現了數據驅動在此中的可行性及實用性。

國外在數據驅動的城市公共基礎設施安全智慧管理和風險預警方面形成的諸多成果,是研究城市安全管理的重要參考。

1.2 國內轉型現狀

我國于2013年開始推行智慧城市建設,自然資源部于2015、2017、2019年相繼出臺《智慧城市時空大數據平臺建設技術大綱》,目前在對數據進行有目的地抓取方面取得了一定成果。新冠疫情期間,大數據技術的應用實現了高度的信息公開和社會參與,使風險預警精準和動態化,顯著提高了疫情應對的敏捷性和精準度[11]。此外大數據技術在規劃和土地資源利用[12]、物流[13]、交通[14]、城管[15]等不同領域也有成功應用。

但對于城市公共基礎設施安全風險預警面向數據驅動模式的轉型、推廣和運用的研究仍有很多不足。王忠[9]分析了相關痛點：做不到信息資源共享,缺少統一平臺,各地各部各自為政、信息冗余。同時,社會參與度小,技術落后,特別是注重“事后應對”而不是“事前預防”,也未建立健全統一的評價機制和轉化機制。

1.3 多源監測技術應用的啟示

空間遙感和傳感器技術的高度發展,使多平臺、多時相、多光譜和多分辨率的多源監測數據大量涌現,因具備大范圍、高精度、準實時的特性而被廣泛運用在諸多領域,但也對數據處理能力提出了較高要求。

多源監測技術在一些公共基礎設施風險監測預警方面有良好表現：日本明石海峽大橋集成風速計、加速度計和地震計等構成健康監測系統;新加坡利用光纖和壓電傳感器監測地下工程,但以上僅監測特定點位災害信息。汶川地震后,通過遙感監測分析都汶公路路基、橋隧等損毀情況,得到次生山地災害的時空特性,為提出完善防災減災和恢復方案提供支撐[16],這個過程中空間遙感監測技術的引入使得監測從點擴充到面。

與傳統手段相比,多源監測實現了多渠道的互補合作,能有效掃除監測盲點,而大數據技術則能滿足其帶來海量數據對設備和管理提出的要求。因此現階段基于多源監測研究數據驅動的特大城市公共基礎設施安全風險預警框架構建在技術上可行。

2 研究選區概況

本文以上海市為例,針對密集型高層建筑、跨海跨江橋梁、地鐵隧道、高速鐵路公路展開安全智慧管理和風險預警研究。

上海市汛期明顯并多伴有臺風、暴雨、高溫等災害性天氣。同時,全市主要地質災害為地面沉降,是我國沉降較為嚴重的城市之一,也存在塌方、路面塌陷等隱患[17]。此類因素是選區公共基礎設施面臨的主要自然威脅,致災因素作用于目標設施產生的結構損傷及周邊環境異常,會直接反映在其整體或局部的靜態和動力性能改變上[18]。因此,采集目標設施結構響應的數據并提取特征量,就可判斷受損程度,實現不同級別的響應。這些可用于描述結構變化的監測參數即為廣義上的變形：選區內重點包括沉降、位移、裂縫、振動,及內應力、滲壓等監測量。

同時,上海擁有2萬余幢高層建筑;軌道交通線路共計19條,日均客流量超過1 000萬人次;共有35個客運站,長途班線1 611條,單日火車發送人次最高達57萬余人次,具有管理、人群和公共基礎設施建筑群的復雜性(這也是選區公共基礎設施安全預警的挑戰之一),是開展研究的優良范本。

3 框架建立探索分析

特大城市公共基礎設施安全智慧管理和風險預警框架向數據驅動模式的轉型可依靠多源監測網絡獲取風險參數,并集成數據通信、預處理和存儲管理,如圖1所示。

圖1 多源遙感監測和通信網絡

此外,還需構建安全智慧管理和應急多功能服務平臺,如圖2所示。該平臺結合災害成因理論建立安全模型進行預警和管理。該平臺需實現動態化、自動化更新以滿足實際需要,同時兼顧統計、發布、查詢和宣發等多種功能,將不同社會應用主體聯系在一起。

圖2 智慧管理和預警服務平臺框架

因此,基于多源監測的城市公共基礎設施風險預警框架的構建工作,主要應從以下幾個方面開展：

(1)架設多源監測網絡。

(2)建立數據處理和服務平臺。

(3)實現數據驅動的特大城市公共基礎設施安全智慧管理和風險預警框架。

3.1 組建空天地一體的多源監測網絡

搭建多源監測網絡的目的是全時域覆蓋,自動化,實時且精確地獲取全方位、立體化的城市公共基礎設施安全監測數據。

以上海市四類公共基礎設施為例,組網先期,需根據不同目標設施的特性做組網規劃。如在本選區,總體上對沉降監測的需求較大,需特別關注,其中,合成孔徑雷達干涉(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)具有地面沉降監測的極大優勢。對于公路,通過遙感衛星或航測手段的對地觀測覆蓋即可發揮良好作用;對于地鐵、隧道,星載傳感器信號難以覆蓋,則需架設自動靜力水準、三維激光掃描儀等地面傳感器;而就跨江跨海橋梁而言,需要同等地考慮風力、海潮等影響,由于處于開闊地帶,可以通過全球導航衛星系統(global navigation satellite system,GNSS)監測結構關鍵點的位置變化,進而推演位移、振動、撓度等監測指標。同時,對于宏觀上的異常如異物侵入、人群異常等,可通過遙感影像、監控攝像頭等手段直觀地監測。

組網過程首先整合已有的監測網絡,建立雙向數據通信網絡與數據分析方法,針對不同致災類型集成傳感器,在目標區域進行空天地一體化地組網,實現網絡化監測、數據通信與實時表達。并考慮直接集成便攜式數據處理系統,實現遠程控制和原始數據預處理、存儲。并采用串口通信和無線通信等協同作業搭建通信渠道,實現實時遠程傳輸。組網情況如表1所示。

表1 空天地一體的城市基礎設施安全監測網絡布設情況

3.2 設計智慧管理和預警服務平臺

安全智慧管理和預警服務平臺的搭建首先對已有的各類城市數據庫進行整合,如地理信息庫、三維模型庫、遙感影像庫等,平臺數據庫的詳細設計如圖3所示。

圖3 平臺數據庫結構設計

監測數據(包括非實時數據)經預處理后,對不同目標參數需做不同處理：對于密集型高層建筑,建立風險安全指標模型;對于地鐵隧道,做自動整體平差等解算時序圖、變形曲線等;對于高速鐵路公路,研究線型區域相干點時序分析,重點解決穩定參考點選取和干涉相位解纏等問題,實現動態監測;對于跨海跨江橋梁,研究基于非線性時間序列分析和擴展的自適應濾波等融合算法。

并根據國家及各類應用規范做數據屬性設計和編碼索引規范化。數據經處理后入庫、編碼、存儲,提供不同服務,如圖4所示。

圖4 智慧管理和預警服務平臺架構

在后臺或平臺界面,監測數據支持基于圖標的直接呈現,也能以時序圖的形式觀察變化態勢,而不同的安全狀態/測站設計相應的顏色(表2)/符號表達。

表2 數據驅動的城市公共基礎設施風險各級預警

在風險預警的邏輯實現上,需設置預警閾值,閾值一般源自各類《規范》及衍生推算指標。構造監測量的統計量,建立分布模型,實時進行超出閾值的概率計算,并采用模糊回歸等將不同監測量納入模型綜合考慮各風險因素的共同影響,設計不同風險程度的估計,發布不同等級的預警,啟動不同程度的響應行為,如表2所示。

3.3 實現多元主體協同的數據驅動安全智慧管理和風險預警框架

基于3.1中所搭建的多源監測網絡和3.2中所建的多功能平臺,向不同應用主體發布并要求可能的反饋,實現對城市公共基礎設施風險評估和預警,為決策提供支撐。該框架由多源數據(包含直接監測數據和空間分布信息)驅動,集成了軟硬件設施,輻射多元主體,實現了前饋的響應功能。同時,該框架由多元主體協同參與,將信息的集成與管理一體化,有效發揮了多元主體優勢,提升了安全智慧管理和風險預警的有效性和精細化,促進“公共理性”和“重疊共識”。

研究框架的實現將有利于多元社會力量共同參與到城市公共設施管理中來,利于海量安全數據的高效利用和智慧管理,推演災害發展規律,對防災減災、整合資源、提升城市治理水平具有積極意義。

4 結束語

本文對現階段數據驅動的特大城市公共基礎設施風險預警模式的國內外研究應用進行了比對,針對上海市四類大型公共基礎設施提出了安全智慧管理和風險預警框架構建的新思路,通過集成多源監測網絡和多功能服務平臺,建立了智慧化、信息化、協同化、前饋化的風險管理和預警框架。

但在實際應用中,仍希望納入更多的數據主體如氣象、水文等測站,形成更廣泛的監測,也包括針對不同目的的監測指標。同時,希望聯結更多社會主體促進互聯互通,這需要優化數據雙向發布的覆蓋面和暢通度及框架的其他性能,如基于用戶體驗的操作設計、個性發布等,也需要更多力量如設施管理單位的支持、應急各部門的加入(包括制定數字預案)和社會群體的反饋等。

大數據時代下,對公共基礎設施及其環境的監測理論上可滿足安全預警需求。但對比發達國家,我國仍存在較大落后,需在各方特別是管理上改進：①發揮頂層設計實現變革,明確責權劃分,注重推廣教育;②建立運維考評機制和標準;③建立跨領域專家庫,提升在崗人員的(智慧化管理和應急)素質;④消除數據孤島,共建開放統一的數據平臺,發揮多元主體作用。

推動城市公共基礎設施安全智慧管理和風險預警向數據驅動模式轉型,用數據說話,用數據服務,才能解決傳統的特大城市安全管理體系與當下城鎮化進程產生割裂的難題,切實地提升安全風險管控能力。