大數據分析助智慧城市“落地”

紐約，大數據挖掘預防火災

作為一個國際化的大都市，紐約大約有100萬棟建筑物，平均每年約有3000棟會發生嚴重的火災。那是否有方法預防悲劇的發生呢？據華盛頓郵報報道，紐約消防部門的數據分析師認為，每棟建筑物都有著獨特的屬性，通過對大量數據的分析就能看出哪些建筑物更易“惹火上身”。

紐約市長手下有一支大數據分析團隊，他們的主要職責就是搜集各類城市數據信息，進行趨勢分析預測，解決城市治理頑疾。在前市長Michael Bloomberg的推動下，紐約已逐漸發展為數據型城市。過去幾年間，不同職能部門通過數據挖掘（data mining）和數據分析解決了包括下水道油污堵塞、罪犯追蹤在內的多種城市治理問題。要準確掌握紐約這類超大城市的脈絡和動向，數據挖掘是其中重要的一環。

判斷一棟建筑物是否屬“火”有幾條重要的標準：例如貧窮、低收入家庭的住房往往更容易發生火災，而且低收入人群由于居住密度較高，一旦發生火災危害更大。建筑物的建成時間也是一個應該著重考量的因素，相對而言，年代久遠的房子問題更多，它們很容易由于電路老化或布局不合理引發火災，而且老房子消防設施落后，發生火災后，消防員趕赴現場，往往會發現附近根本就沒有足夠的消防栓。另外，建筑物，尤其是高層建筑中，電梯也是一個重要的影響因素，在很多電梯間明確標注著火災時嚴禁使用，這是由于“煙囪效應”使得火勢在建筑豎井中蔓延更快，而一旦斷電電梯停運，人員的處境就更加危險了。……