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孔磊
（论文范文上海市委党校第三分校 上海 200233）
摘 要 公共安全连着千家万户,加强公共安全体系建设,确保公共安全事关人民群众生命财产安全,事关改革发展稳定大局.轨道交通作为承载城市运输的大动脉,其公共安全的保障工作在现代城市治理的统筹布局中始终占据着举足轻重的关键地位.本文研究了大数据背景下的城市轨道交通公共安全体系的建设背景、核心概念、发展现状和体系架构,分析了体系的三个主要组成部分—公共安全框架、风险治理模型和应急管理平台的核心内容,描述了建设公共安全体系需要的相关大数据技术.
关键词 轨道交通,公共安全,大数据
0 引言
近年来,随着我国城镇化进程的不断加速,大量人口的快速迁入,城市公共交通面临的客流压力越来越大,预计2020年,全国城市轨道交通运营里程将增加到6000公里,客运量将超过200亿人次.轨道交通的快速发展给运营带来了大量的公共安全隐患,如列车相撞或脱轨、突发性大客流、火灾、自然灾害等,如果应对不当,必然会造成难以估量的生命和财产损失.国际上这些年不断有重大的轨道交通公共安全事件发生,例如,2003年2月韩国大邱市地铁发生纵火事件,造成198人死亡,147人受伤；2005年7月伦敦地铁发生连环爆炸案,死亡人数共56人,伤者700多人,经济损失超20亿英镑.
随着技术的发展,轨道交通运营中每时每刻都在产生大量的数据,特别是非结构化数据更是呈指数级增长,如何有效地处理和分析这些结构化和非结构化数据,挖掘其中有价值的信息日益成为业界需要重点关注的一个课题.大数据时代的到来,为解决这个难题提供了新的可行的方法,海量数据的采集、整理和分析能够有助于不断加强城市轨道交通公共安全的预警和防范,长远来看,能够有效降低安全事故发生的可能性.
数据分析:大盘风险暗存相关数据显示难乐观
1.概述
1.1 基本概念
所谓公共安全[1],是指影响国家安全、社会稳定和大多数人民群众生命财产安全所需要的稳定的环境和秩序,其所受到的威胁类别主要包括自然灾害、事故灾害、公共卫生事件、社会安全事件等.从城市轨道交通系统的发展来看,高密度、大流量、公众开放性、空间封闭性、定时定班网络化运行和多主体关联等特性决定了它的公共安全主要面临以下危险[2]：
1.) 自然灾害及其它意外因素
地震、水灾、台风、冰雹、暴雪、沙尘暴和重大生物灾害、气体侵害、食物中毒、传染性疾病等公共卫生事件等.
2.) 治安突发性事件
重大刑事案件、暴恐袭击事件、大客流拥挤、大规模群体性阻碍运营事件、其他人为事件等.
3.) 事故灾害隐患
火灾、撞车、脱轨、爆炸、放射源、环境生态灾难等.
1.2 城市轨道交通公共安全现状
经过数十年的发展,我国城市轨道交通公共安全已经有了长足的进步,形势总体是好的,但也存在短板、漏洞和隐患,具体表现在一定程度上还存在以下问题：
城市轨道交通公共安全风险意识缺乏.
城市轨道交通公共安全体系尚未建成.
城市轨道交通公共安全关键技术有待攻关.
城市轨道交通公共安全应急平台还需完善.
城市轨道交通公共安全科研力量比较分散.
2 大数据时代城市轨道交通公共安全体系城市轨道交通公共安全体系由公共安全框架、风险治理模型和应急管理平台三部分所组成,如图1所示.
其中,公共安全框架是公共安全体系的基础,通过资源的整合和共享,构建统一的平台,提供一个基础环境；风险治理模型包括风险治理方法、执行、分析和强化,是公共安全体系的重要组成部分,也为应急管理平台建设提供方法论；应急管理平台是以公共安全科技为核心,以信息技术为支撑的应急保障技术系统,是体系的技术支撑,是模型的技术实现.
3.大数据时代城市轨道交通公共安全框架
城市轨道交通公共安全框架包括人员、机器、材料、方法、环境五大要素,通过引入大数据技术,在五大要素的安全管控中发挥相应作用,着力提升预警和应急决策水平.
1.) 人员
组成：管理人员、营运人员、维护人员、安保人员等.
作用：运用大数据技术,进行人员行为分析,降低人为操作风险.
2.) 机器
组成：车辆、信号系统、供电系统、通信系统、自动售检票系统及维修养护设备等.
作用：运用大数据技术,预测故障发生,降低业务中断风险 .
3.) 材料
组成：文本、图像、音频、视频、地理位置、手机信号等与乘客相关的信息.
作用：运用大数据技术,开展趋势判断、风险预测、舆情分析、现场处置.
4.) 方法
组成：运营、维护和管理的制度和方法 .
作用：运用大数据技术,从日常记录中挖掘规律,发现潜在问题的根本原因,降低风险发生的可能性.
5.) 环境
组成：站台、隧道、地质、气象、水文等.● 作用：运用大数据技术,预测自然因素对环境的影响,降低灾害风险.
4.大数据时代城市轨道交通公共安全风险治理模型
风险治理是指对风险的识别、分析、评价、处置和日常监控等进行管理和决策的过程,目的是通过优先处理最可能发生的可导致最大损失的安全事件,把损失降至最低.风险的不确定性和类型的多样性,使得风险治理工作面临着重重困难,尤其是在城市轨道交通这个复杂环境中,更呈现出热点多、难度大的特征,而大数据技术的兴起,为处理和有效应对各类风险事件提供了新的方法和手段.
4.1 安全风险识别
风险识别[3]是一个发现、认可并记录现存的和潜在的风险的过程,是风险治理的基础.轨道交通公共安全风险需要利用大数据技术,基于公共安全框架的五大要素进行识别,从中发现脆弱点和威胁,为主动制定应对策略以及选择有效处理方法奠定基础.
4.2 安全风险分析
风险分析是指对风险的起因、威胁源、影响及风险发生的可能性进行分析预测,以便于确定风险水平和估算风险可能造成的后果.风险分析可以利用大数据技术对风险事件潜在影响及相关概率进行估计,有助于确定最合适的应对方法.
4.3 安全风险评价
风险评价就是对风险造成后果的严重程度进行确认,按照一定标准将风险划归某一既定的风险等级.运用大数据技术对于海量的历史风险数据进行分析,有助于快速和准确地划分风险等级,提高风险应对的精准度.
4.4 安全风险处置
风险处置是指为有效控制和应对各类风险,选择适宜的应对策略并执行一种或多种降低风险发生可能性及减少其不良影响的措施,包括风险消除、风险置换、风险转嫁、风险隔离、风险分散、风险规避、风险延缓、风险补偿等.大数据技术有助于快速判断合理的对策,提高防范风险的有效性.
4.5 安全风险监控
风险监控是指为减少风险事件的发生或降低风险造成的危害,通过长时间的日常监控来及早发现风险,并对等级较高的尤其是重特大的风险进行预警.风险监控应充分利用物联网、移动互联网等基础信息传感设施,逐步实形成人与物、物与物相联的智能化网络结构,为大数据分析提供有效的数据源.
5.大数据时代城市轨道交通公共安全应急管理平台
城市轨道交通公共安全大数据应急管理平台[4]的总体框架设计包括基础架构、支撑架构和可视化服务三大部分.其中基础架构分三层,即数据资源池、主题数据库和数据仓库.支撑架构由Hadoop基础数据处理框架、数据资源存储、数据资源规范、数据资源安全以及数据资源目录等组成,如图3所示.
从图3看到,数据资源经过数据整理得到主题数据库,再经过Hadoop基础架构的数据抽取、转换和加载（ETL）等机制来建立数据仓库,通过数据仓库对轨道交通公共安全领域的相关数据进行整合,并在此基础上建立一套基于共享数据的、具备预测预警和管理决策支持能力的综合信息平台,为最终实现公共安全体系提供技术、数据及管理能力上的支持.
统一的城市轨道交通公共安全应急管理平台,需要综合应用大数据、云计算、移动互联网、物联网、GIS、卫星通信、无线通信、人工智能等多种技术,整合与管理多部门、多行业、多层次、多格式的信息资源,实现对公共安全突发事件处置全过程的跟踪和指挥,保障对各项应急处理事务的快速响应,通过对海量公共安全数据资源进行分析和挖掘,为科学决策提供有效的信息支持.
6.大数据时代城市轨道交通公共安全相关技术
大数据[5]是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,需要通过论文范文技术和体系架构,在较低成本下提取数据价值.大数据具有四大特征：
容量大（Volume）.大数据的起始计量单位至少是PB级甚至更大.
种类多（Variety）.大数据包括各种结构化、非结构化以及半结构化数据,这对数据的处理能力提出了更高的要求.
价值高（Value）.如何迅速从海量数据中挖掘出数据价值是亟待解决的难题.
速度快（Velocity）.数据流动速度快,需实时获取、转换、查询与访问数据.
6.1 大数据存储技术
随着大数据的快速海量增长,数据存取对文件系统的要求越来越高,传统的本地文件系统由于单个节点的局限性,已不能很好地支持数据密集型计算,因而借助分布式文件系统把系统负载转移到多个节点上成为发展必然.HDFS[6]是Hadoop实现的一个高度容错性的分布式文件系统,具有高吞吐量、低成本等特点,它为上层应用提供高扩展的业务数据存储服务.HDFS将存储文件分割成多个文件块,每个文件块再被分配存储到不同数据节点上,根据配置同一个文件块副本可以分配到几个主机上,从而保证了数据的安全性,提高了读取效率.
NoSQL是Not Only SQL的简称,泛指非关系型的数据库,其产生是为了解决高并发读写、高效存储访问等大规模数据集合及多重数据种类带来的应用挑战.NoSQL数据库提供了更高效更符合大数据处理需求的操作方式,把一些通常由数据库本身完成的任务交给了应用层来实现；它采用灵活的可随时扩展的数据模型,方便了结构复杂的大数据的存储；它使用透明的分布式存储方案,有利于实现大数据处理的实时性.NoSQL数据库目前大致分为四类： ① Kye-Value数据库,如Memcahed,Redis；②面向文档的数据库,如MongoDB,CouchDB； ③列存储数据库,如Cassandra,HBase；④图数据库,如Neo4J、OrientDB.
6.2 大数据计算处理技术
Hadoop是一个在大规模集群中运行处理海量数据的开源的分布式系统基础架构,它实现了数据的随机存放,能自动处理节点上的错误,可以快速地跨多台机器处理大型数据集合.Hadoop适合于成千上万台的服务器集群运行,其核心的计算部件MapReduce[7]是一种可靠的分布式并行运算编程模型,用于处理大规模半结构化数据集,对容错、数据分布和负载平衡等功能进行了封装,以简单计算作接口使得并行处理变得易行.
MapReduce从海量数据中提取分析所需的元素并返回结果集,基本原理是将大的数据分析分成小块数据来逐个分析,从中提取出key和value,再将提取的数据汇总分析,从而获得预期结果.MapReduce的计算节点和存储节点通常放在一起,这种配置允许Hadoop在已经存好数据的节点上高效地调试任务和执行,因此数据处理速度快,非常适合于大数据的分析计算需要.
6.3 大数据分析技术
急剧增长的海量数据背后隐藏着重要的信息——也就是所谓的“知识”,这些信息是关于存储数据的整体特征的描述及对其发展趋势的预测,它们在信息管理、决策支持和过程控制等方面具有十分重要的应用价值.非结构化数据占据了大数据的主要部分,因为体量庞大、模式不明且多变,所以难以靠人工建模去发现深藏其中的知识,目前大数据分析主要是通过建立人工智能系统,将海量复杂多源的语音、图像和视频数据等通过使用大样本数据训练转化为机器可识别的、具有明确语义的信息,让机器进行高效的深度分析和知识提取.大数据分析技术根据任务可分为聚类、分类、关联规则发现、序列模式发现、依赖关系发现、异常和趋势发现等,根据方法可分为统计方法、机器学习方法、神经网络方法等.
7.小结
大数据与城市轨道交通公共安全管理的有效对接,有助于促进跨部门、跨区域的信息共享,有利于加强基础数据互联互通,对于改善城市轨道交通运营安全现状,提高公共安全预防控制能力,加强隐患排查治理,降低安全事故损失,形成源头治理、动态管理、应急处置相结合的安全管理机制,推动构建智能防控、综合治理的公共安全体系都具有十分重要的实践意义.
总结：这篇数据风险论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
数据分析引用文献:
[1] 风险防范和大数据硕士学位论文范文 风险防范和大数据类论文范文资料2万字
[2] 数据论文范文检索 风险分析类有关论文范文资料2000字
[3] 大数据营销学论文选题 大数据营销专业论文题目怎么拟
