數字化城市管理系統的關鍵技術問題和解決思路

盛新

【摘 要】“數字城市管理”是一場里程碑式的變革，不但是信息化時代的必然結果，也是我國城市各種問題加劇的必然要求。然而，隨著數字化城市管理不斷發展和推廣，相關的許多問題，特別是相關的技術問題，如信息共享、物聯網技術的運用、大數據分析、城市監控、預防和報警等漸漸地暴露出來了。本文針對這些問題，提出了相應的解決思路。

【關鍵詞】數字化；城市管理；關鍵技術；解決思路

0 引言

城市是國家和地區的政治、經濟和文化中心，是人類先進生產力的聚集地。城市文明是人類社會進步的重要標志。隨著我國的城市化進程還在不斷加快中，預計到2020年，城市化水平將達到50%以上，絕對人口數將超過7億。如此龐大的城市人口群將給我國的城市建設和管理帶到巨大的壓力。

相對于傳統的城市管理來說，“數字城市管理”是一場里程碑式的變革，不但是信息化時代的必然結果，也是我國城市各種問題加劇的必然要求。數字化城市管理就是運用現代信息技術（計算機技術、通訊技術、網絡技術、人工智能等）量化城市管理對象和細化管理行為。根據建設部相關行業標準和技術規范的要求，在《城市市政綜合監管信息系統技術規范》中，對信息系統的組成做了明確的劃分，各個城市的信息系統建設全部參照了該規定的內容。數字城管信息系統主要包括如下九個子系統：監管數據無線采集子系統、監督（呼叫）中心受理子系統、基礎數據資源管理子系統、數據交換子系統、大屏幕監督指揮子系統、城市管理綜合評價系統、地理編碼系統、構建與維護子系統、協同工作子系統。

然而，隨著數字化城市管理不斷發展和推廣，越來越多的問題暴露出來了。首先，數據共享問題。目前國內大部分數字城市信息管理系統都是封閉運作的，盡管各不同部門的城市管理系統在各自的內部網絡采用共同的標準協議進行數據交換，但在城市內部不同部門間、部門與企業間、系統與系統間還沒有形成一套統一的、規范化的數據交換標準，缺乏共同的數據規范統一約束，導致數據集成、共享和交換變得日益困難；其次，物聯網應用問題。在通信技術、互聯網技術、射頻識別技術等新技術的推動下，一種能夠實現人與人、人與機器、人與物乃至物與物之間的直接溝通的全新網絡構架——物聯網正日漸清晰。將物聯網技術與數字化城管相結合，能有效實現信息的共享、識別與分析功能，推進我國城市的管理；第三，大數據分析。隨著數字化城市管理系統應用不斷深入，系統中存在大量數據，如何把這些數據利用起來也是目前面臨的一大難題；第四，管理監控、預警和防范。隨著城市不斷擴大，人員日益復雜，社會問題不斷突出，如何利用數字化城市系統對城市突發事件進行監控、預警和防范是我們面臨的又一大難題。

1 問題的解決思路

針對上面提出的問題，我們通過分析研究，提出了一系列解決問題的思路和方面，供大家參考：

1.1 建立一個基于XML的異構數據中心與數字化城市管理信息共享平臺

針對不同數據源、數據庫之間異構數據難以共享和交互的問題，可以采用一種以統一方式、統一視圖來組織和訪問來自不同數據庫的異構數據方案，從數據共享的角度出發，通過在數據交換的源點和目的點之間建立源表與目的表之間的映射配置，實現了數字化城市信息資源的網絡化共享。具體內容包括：

（1）根據數據庫構建技術和結構化異構數據的兼容技術，開發基于XML的異構數據轉換接口，實現交通管理部門、財政管理部門、公共管理部門等諸多城市部門的數據自動獲取、分類和集中功能。

（2）針對圖片等非結構化數據信息的存儲技術和無損壓縮技術，開發異構數據集成接口，實現信息的分級存儲、圖文混合存儲和實時存取。

（3）根據異構應用系統之間的數據交換技術，實現交通管理部門、財政管理部門、公共管理部門等諸多城市部門之間的信息存儲、交換和獲取。

（4）建立基于網絡化和XML技術的數字化城市管理信息資源共享技術和數據庫安全技術，實現項目各階段、各屬性數據標準統一、記錄有權限地存取，實現資源網絡化共享。

1.2 構建面向數字化城市管理的大數據流的挖掘系統

針對分布異構的數字城管數據環境中，每個部門、企業節點都積累了大量的運行數據，呈現出空間非均衡分布、數據內容異構、數據結構復雜、量大（海量）、速變（變化快）和無時空約束等特征。隨著當前數字城市管理的要求，如何針對分布異構海量數據的特點，利用數據挖掘和統計分析工具，實現對海量城市數據流的快速實時動態挖掘，從中獲取反映城市管理、資源調配等的信息和知識，已經成為改變政府服務功能、促進城市快速持續健康發展的關鍵。因此，利用數據挖掘技術，建立適用于數字城管的數據挖掘模型，構建數據分析與數據挖掘系統來發現城市資源利用的一些隱含的信號，具體內容包括：

（1）針對數字城市的數據流特點，分析其數據源定義、特點、物理結構和邏輯分布，以數據形式化表達為重點研究海量城市數據流的概念模型，從而有效的進行海量城市數據流管理。在此基礎上，研究分布異構數據源清洗、初始化、整合、遷移機制，以及支持分布異構海量城市管理數據挖掘實現的網絡流優化和動態負載平衡模型。

（2）開發融入多因素情境的城市管理數據流挖掘，分析氣候、經濟發展狀況、文化、地區、人口等因子在城市災害、交通、資源等方面的影響。

（3）在經過數據編碼、拆分、轉換等處理操作后，確定數據分析維度，選擇貝葉斯網絡、決策樹算法和關聯規則Apriori算法等合適的數據挖掘算法。重點研究海量城市數據流的數據挖掘模型，使算法可以插件的形式組合到系統中。

（4）基于SOA的思想，構建面向數字化城市管理的分布異構海量數據流的挖掘平臺。

1.3 構建基于小波理論的的數字化城市管理的信息監測系統

數字化城市信息監測系統的建設使信息的存儲、復制、分析變得十分方便；寬頻帶、大動態的數字化城市信息中包含了模擬記錄所沒有的豐富信息。因此，可以通過基于小波理論的的數字化城市信息監測系統實現了對獲取的信息進行有效的處理，充分的發揮了這一新的監測系統的效益。具體內容如下：

（1）利用先驗知識，根據信號和故障的小波系數在不同尺度上具有不同性質的機理，構造響應的規則，在小波域采用數學方法對故障信號的小波系數進行處理。

（2）通過研究小波變換理論的多分辨率分析特點以及在時域和頻域都具有表征信號局部特征的能力，實現從非平穩信號中提取瞬態信息，有效地提取信號的波形特征，從而為準確對數字化城市信息進行監測提供可靠的依據。

（3）利用經過小波分解后的低頻系數和經過閾值故障消除后的各層高頻系數做逆小波變換，對過程的狀態進行重構融合估計，得到恢復的原始數字化信號估計值，然后通過對狀態的估計值進行分析，從而達到對過程的監控。

1.4 構建基于隱半馬爾可夫模型的數字化城市管理的信息預警系統

由于城市公共危機的高度突發性、不確定性，對反應時間的高度敏感性，以及涉及的領域多源化等特點，使得針對危機的預測、預警、反應都存在許多困難，因此，可以通過引入隱半馬爾可夫模型來建立城市安全信息體系，將城市各領域安全情況與正常安全模型閾值進行比較，從而將偏離正常的情況及時進行預警。具體內容包括：

（1）對數字化城市安全體系進行研究和分析，確立預警目標，找出目標系統的隱藏狀態。

（2）確定城市危機隱藏狀態產生的一系列輸出觀察值，從而確定其對應關系。

（3）采用隱半馬爾可夫模型，應用到對在城市化公共危機的應用中，根據之前事例的學習對其進行預測。

2 總結

由于數字化城市管理系統是一個復雜的綜合工程，涉及的面廣，應用的技術龐雜，各地由于發展的方向和發展的過程各不相同，因此對于數字化城管也有很多不同的理解。不管怎樣，對數字化城市管理主要運用現代信息技術（計算機技術、通訊技術、網絡技術、人工智能等）量化城市管理對象和細化管理行為，實現城市管理運行模式科學化，形成信息采集、信息處置和監督評價多層面完整閉合的回路系統。隨著數字化城市管理的進一步深入發展，城市的信息化進程也明顯加快，在不同類型的城市信息系統中逐步積累了各種各樣的數字化城市信息資源，如：政務信息資源、科技信息資源、地理信息資源、交通信息資源、文化信息資源等等。

面對這些信息，本文提出了一些關鍵的技術問題，并提出了相應解決思路，希望能起到拋磚引玉的作用。

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[責任編輯：楊玉潔]