城市綜合風險監測預警系統的設計與實現

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展，我國城市規模越來越大，流動人口多、高層建筑密集、經濟產業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，隨之產生的安全風險呈現日漸增多的趨勢。為了有效應對這些風險，亟須建設城市綜合風險監測預警系統。城市綜合風險監測預警系統通過對城市綜合風險的實時監測和預警，幫助城市管理者全面掌控城市的安全態勢，并通過預警信息的開放共享，促進企業、公眾參與城市安全風險的發現、防范、化解，提升城市安全管控的智能化水平[1]。

2 需求分析

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

3 總體架構

城市綜合風險監測預警系統采用分布式架構，以提高系統的可靠性和穩定性，系統架構見圖1。

圖1 城市綜合風險監測預警系統總體架構

3.1 數據匯聚層

數據匯聚層是城市綜合風險監測預警系統的基礎，通過與城市各行業各部門已建的監測系統對接，接入各類風險相關的多源異構數據，包括熱力、水務、城管、住建、市監、應急、公安、交通、環保數據等，經過數據源配置、數據抽取、數據傳輸等步驟后，海量數據被匯聚至大數據平臺。

3.2 數據處理層

數據處理層負責城市綜合風險監測預警系統的數據處理與存儲，其主要任務是將匯聚的原始數據進行清洗、轉換等處理[2]，加工后的數據分別存儲于原始庫、資源庫、主題庫、專題庫中，以便后續的數據分析預測使用。

3.3 數據分析層

數據分析層通過數據挖掘、機器學習技術從數據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 業務應用層

業務應用層是整個系統的最上層，負責將數據分析結果和監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 技術路線和實現方式

城市安全監測預警系統的技術路線需要圍繞數據采集、數據處理、數據分析、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，旨在提升城市管理部門應對安全風險的能力和效率。系統基于物聯網、云計算、大數據等技術實現，包括幾方面的關鍵技術。

1）數據采集與處理技術

城市各行業的海量數據是實現智能化監測預警的依托，這些數據多分布于各部門的信息化系統中，需要部署一個高效的大數據平臺支持數據采集、數據存儲、處理和分析業務，打破數據壁壘信息孤島。

數據采集模塊對接各部門的安全監測系統，對各類安全監控數據進行采集并匯聚至本系統的大數據平臺，這些數據需要經過清洗、歸一化等處理，以便后續分析和建模。根據各系統的數據存儲方式、采集頻率、網絡環境等因素，采取下述方式進行數據采集：①使用文件交換方式，通過定義csv,xml,json等文件實現數據按統一格式進行導出，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據文件，并傳回系統進行處理；②數據庫交換方式，在數據提供方的系統中構建數據視圖并開放讀取權限，數據接收側定時查詢視圖獲取數據處理；③通過消息隊列方式，配置生產者消費者模型，數據提供方將數據放入kafka 消息隊列，接收方訂閱消息后獲取數據處理；④通過接口對接方式，數據提供方通過http+json 方式實現Restful 接口，數據接收方調用對應接口獲取數據。

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

存儲多源異構的數據需要考慮數據的類型、數據的量級、數據的結構等因素，對于不同類型的數據，本系統采用不同的數據格式進行存儲，結構化數據采用關系型數據庫集群，非結構化數據采用文檔型數據庫MongoDB 進行存儲。為了避免數據丟失和意外故障，需要實現數據備份和恢復機制，數據備份通過數據復制和數據快照方式實現。

數據處理基于Apache Spark 實現，Spark 是一個高效的分布式計算框架，可以在內存中處理數據，比傳統的MapReduce 計算速度更快。通過使用Spark SQL 和DataFrame API，可以進行復雜的數據轉換、過濾和聚合操作。

由于城市安全監測預警系統中的數據具有敏感性，須保證數據安全和隱私保護。系統使用SSL/TLS 等協議進行數據加密傳輸，使用Kerberos 等身份驗證工具進行身份驗證，使用數據脫敏和訪問控制等技術保證數據安全和隱私保護。

2）數據分析與建模技術

通過對采集的數據進行分析和建模，可以提取出城市內的安全風險特征和規律，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。數據分析與建模采用統計分析、機器學習、數據挖掘、模型評估和智能決策等多種技術實現，這些技術綜合應用以提高系統的數據分析和預測能力，為城市安全管理和預警決策提供支持。數據分析和建模的過程包括數據收集和探索、數據清洗和預處理、特征工程、建模、模型評估、調優和優化、部署和監控等步驟。這些步驟是循環迭代的過程，需反復實驗和優化，得到最好的模型效果。同時，數據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、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。系統通過收集和分析相關的數據，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，對城市安全相關數據進行采集和預處理，以獲取所需的數據集；其次，通過建立數學模型和算法，對數據進行分析和處理，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 系統功能

城市綜合風險監測預警系統的主要功能見圖2。

圖2 系統功能架構

風險態勢：將城市安全風險劃分為安全生產、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的監測數據，以城市生命線為例，包括橋梁、燃氣、供水、排水、地下管廊等監測信息[5]。所有監測數據及風險分析結果基于GIS 地圖，形成綜合風險監測預警一張圖，以及各專題風險的可視化展示，直觀呈現城市綜合風險態勢。

數據查詢：對接入系統的監測數據、報警數據、視頻數據、基礎信息數據、統計數據等提供查詢功能，既可對城市各行業的當前監測信息、報警信息進行查詢，定位報警發生內容、地點及相關責任人，也可以查詢歷史數據，實現歷史報警信息的溯源分析。

風險統計：對各類風險監測數據的接入情況、報警數量、報警處置情況等進行統計，可按時間、地點、類型進行分類統計，以柱狀圖、折線圖、列表展示，支持統計結果下載。

智能分析：通過算法模型對各行業監測數據、監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、發生規律、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；二是實時監測和分析安全事件的發展趨勢和危害程度，提供有針對性的處置建議，如疏散路線、救援隊伍調配、資源調度等；三是與應急管理信息系統、指揮調度系統等進行聯動協同，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

城市綜合風險監測預警系統的設計和實現，綜合考慮數據采集、處理、分析、風險評估及預警處置等方面的需求，采用物聯網、大數據、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。