城市公共安全大数据
黄全义1，夏金超2，杨秀中2，宋玉刚2
【摘 要】对城市公共安全大数据的分类、数据采集存储、数据共享、数据安全、融合应用等方面进行了探讨；并结合我国城市公共安全管理的现状，提出需建立一套管理机制、一个大数据中心、一套标准规范和一个平台体系架构，为我国城市公共安全管理和智慧安全城市建设提供技术支撑。 【期刊名称】地理空间信息 【年(卷),期】2017(015)007 【总页数】5
【关键词】公共安全；大数据；突发事件 高端学术论坛
1 城市公共安全面临的挑战
城市公共安全，是指社会和公民个人从事和进行正常的生活、工作、学习、娱乐和交往所需要的稳定的外部环境和秩序。城市是人类社会、经济、文化发展的中心，其特有的生产要素的聚集性和流动性，使得城市处于高风险区域，一旦发生公共安全事件，可能会造成巨大的人员伤亡、财产损失和环境破坏，严重影响人类社会的安全和稳定。随着城镇化的加速，许多城市出现“城市病”，面临许多城市安全问题。在2015年召开的中央城市工作会议上，习总书记特别强调，对于城市工作，要把安全放在第一位，严把安全关、质量关，并把安全工作落实到城市工作和城市发展各个环节[1]。
影响城市公共安全的因素包括自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等。近年来，特别是昆明、广州等地火车站暴力恐怖事件、上海外滩踩踏
事件、天津滨海新区集装箱码头化学爆炸事件、深圳光明新区滑坡事故等重大公共安全事件，给新形势下的城市公共安全治理带来了严峻的挑战。我国城镇化率超过了55%，已进入风险社会，城市公共安全问题日趋突出。提高城市公共安全风险管控能力，健全城市公共安全体系成为当务之急。加强城市公共安全管理、成功防范和控制各类城市公共安全事件是各城市必须下大力气解决的重要课题[2-3]。
在城市建设、管理和运行过程中，积累了多源、异构、海量的数据，是城市公共安全管理的重要依据。运用大数据、云计算等相关技术，对城市公共安全数据进行分级分类采集、存储、共享和挖掘分析，可有效评估城市公共安全现状，实时掌握城市管理和运行中存在的主要风险，为解决城市公共安全问题提供决策依据。
2 城市公共安全数据特征及存在的问题
2.1 数据特征
城市公共安全管理具有管理目标多、信息量大、数据复杂多样、覆盖范围广、类型复杂等特点，需要超大量、多源异构、多类型、高速变化的数据支撑，比照大数据的特点可以发现，城市公共安全数据具有鲜明的大数据4V特征： 1）数据量大。城市公共安全管理过程涉及众多管理部门，数据涵盖众多行业领域。城市公共安全数据包括海量的属性数据、复杂的灾害空间数据、各类非结构化数据，如需兼顾视频、物联网等还包括实时数据和互联网数据，呈现超大量的特征。
2）数据复杂多样。城市公共安全数据应用需应对多目标、多类型的数据，这些数据覆盖结构和非结构数据，语义不同、数据质量各异。
3）数据高速动态变化。城市无时无刻不在产生庞大的公共安全数据，包括各种城市环境监测信息、城市运行安全信息和车流人流信息等。
4）数据价值密度低。城市公共安全数据单位量的数据价值较低，若需要发挥全量数据的价值，只有将各类城市公共安全数据相互关联，并纳入一定的模型中进行融合分析，才能挖掘出其中蕴含的规律和知识，使数据价值最大化。 城市公共安全数据与物联网、云计算、移动互联网、GIS、网格化、监测预警等技术紧密结合，可为城市公共安全提供全方位、全过程的数据服务和应用支撑。
2.2 存在的问题
城市公共安全数据纷繁复杂，面临采集难、管理难、共享难和应用难等问题[4-6]：
1）采集难。城市的基础设施覆盖不足，运行监测设备缺失，无法采集和获取足够数据。目前城市公共安全数据的采集方式落后，存在许多缺陷；智慧基础设施覆盖不足、大数据技术缺位等导致了大量“无痕”活动的产生，难以保障全面和重点数据的采集。
2）管理难。城市缺乏大安全管理，公共安全问题应对和治理的主体相互独立，缺乏统一性和协调性，各部门都在开展公共安全信息化平台和数据库建设（如政府/部门应急平台、城市网格化管理平台、安全生产综合监管平台以及气象、地震等各类监测/观测平台等），但受限于管理模式和技术能力，难以实现平台间的互联和数据的统一管理，不能形成合力，缺乏业务的有机整合。
3）共享难。在分行业、分部门、以“条”为主的垂直系统中，城市各部门的公共安全管理均局限于各自领域，缺乏统一的标准和规范，数据资源无法有效整
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