基于大數據的城市治理精準化服務信息平臺研究與應用

周圣川，黃蓉，趙軍1，，王海銀，胡振彪

(1.青島市勘察測繪研究院，山東 青島 266032； 2.海陸地理信息集成與應用國家與地方聯合工程研究中心，山東 青島 266032；3.青島市西海岸基礎地理信息中心有限公司，山東 青島 266032)

1 引 言

所謂城市治理就是政府、社會組織、企事業單位、社區以及個人等諸行為者，通過平等的合作型伙伴關系，依法對社會事務、社會組織和社會生活進行規范和管理，最終實現公共利益最大化的過程。自我國把推進國家治理體系和治理能力現代化確立為全面深化改革的總目標之一，提出實現治理體系與治理能力現代化要求以來，國內的許多城市都紛紛探索社會治理模式的創新，實現從“管理”向“治理”的理論與應用提升[1～3]。與此同時，社會治理相關部門“條塊分割”“各自為戰”“重復建設”的現象還普遍存在。分散的管理格局導致各類社會資源得不到有效整合，信息數據無法共享共用，社會管理的力量無法統一[4]；傳統的治理手段導致基層負擔重、行政效能低，基礎性、源頭性、苗頭性社會問題得不到及時反映和及早防控；落后的治理機制使各級領導無法在第一時間快捷掌握全地區整體動態，遇到緊急事件無法快速反應；城市管理與城市治理相關部門的業務流程和需考慮的管理因素愈發復雜，積累了大量離散的數據；跨部門的業務協同、數據協同需求不斷涌現，新的管理需求和問題也頻出不窮。與此同時，大數據技術方興未艾，如何在大數據和“互聯網+”時代推進電子政務的集約化，打通城市治理相關部門之間的業務邊界、數據邊界，充分挖掘各類信息數據在城市治理中能發揮的作用和價值，是目前我們行業和社會所共同關注的重點。

本文探索了時空大數據匯聚、可視化分析與數據挖掘等技術在城市治理領域的應用。目前，本論文的研究成果已成功推廣應用至青島市市北區與西海岸國家新區的城市治理工作中，取得了良好的應用效果，推動了政府城市治理方式的轉變與創新。

2 系統框架

基于大數據的城市治理精準化服務信息平臺主要由城市治理大數據庫、城市治理信息平臺、城市治理大數據可視化及信息共享系統等子系統平臺組成，采用分層體系和“云+端”架構，服務器可采用云端虛擬化方式部署，終端打通覆蓋手機客戶端、視頻攝像頭、手機信令、城市監測傳感器等城市治理物聯網數據源，應用系統可在互聯網或政務網等網絡上運行。平臺的主要架構如圖1所示。

其中，城市治理大數據庫由時空信息數據庫、城市治理基礎數據庫、城市治理專題數據庫、公共服務與城市現狀數據庫、其他應用專項數據庫等部分構成，涉及5個主庫，60余類、數百層城市治理相關數據。城市治理信息平臺實現數據采集、城市網格化管理、城市治理業務協同聯動、績效評價、知識檢索等功能。城市治理數據可視化及信息共享系統基于城市治理大數據中心構建，實現城市治理相關的專題數據管理、統計查詢、大數據可視化分析展示，以B/S應用形式運行，為城市管理者和城市治理業務部門提供輔助決策支撐。系統以GIS技術為載體，整合、打通政府決策所需的各類數據資源，包括多維時空信息數據，手機信令、監控攝像頭、環境監測傳感器等實時數據；同時，整合城市規劃、國土資源、交通物流、商業服務、科教文衛等跨部門、跨領域的工作流數據，并基于一個平臺實現數據的綜合展示、數據檢索、信息共享；建立時序熱力、空間關聯聚合等大數據輔助分析模型提高政府決策能力與公共服務效率，作為城市治理數據的可視化與信息共享基礎平臺支持城鄉建設規劃、城市治理、安全監管、應急指揮、便民服務等一系列電子政務與智慧城市應用。

圖1基于大數據的城市治理精準化服務信息平臺架構

3 城市治理大數據建設

3.1 大數據分類整合原則

如圖2所示，平臺設計和構建了涵蓋城市治理各個主要應用領域與業務領域的綜合大數據中心，包含人口信息、建筑物信息、視頻監控信息、城市管理部件、工商法人、城市危險源、城市應急資源、科教文衛與福利機構等60余類、數百層與城市治理相關的數據圖層，總數據記錄數千萬級，存儲容量TB級。

圖2城市治理大數據分類

在大數據的數據清洗、分類、整合過程中，主要秉承了以下4個原則：

(1)整體性原則。大數據整合與政務信息和數據的收集、組織、開發和利用關系密切。要求其中的數據與城市治理、城市管理業務具有直接或間接的關聯，并且各數據之間并不孤立，具有邏輯關聯和整體性。

(2)多樣性原則。各數據來源不同，保持數據的多樣性和各數據本身專有特點，保留數據亮點。

(3)以公眾為中心原則。以綜合性和服務性城市治理為目標，不僅滿足政府部門決策提供信息需要，也要從城市生活、社會化應用角度更多為廣大公眾提供有用信息和便利服務。

(4)以需求為導向原則。數據的整合不是一概而論，更不是盲目地將所有數據資源簡單加工和整理，要以服務于城市治理、服務于社會大眾為需求導向，實現有效數據的收集和整合。

3.2 基于互聯網爬蟲的數據獲取與更新

大數據的采集與協同更新是保障數據生命力與應用價值的核心，同時也是建設大數據中心的傳統難點問題。為了實現數據的自動化、常態化更新，確保數據的現勢性與實用性，在平臺中引入了數據爬蟲技術，同時從互聯網和金宏網上自動獲取與城市治理業務緊密相關的信息數據。可以定期動態地從省市政務信息資源共享平臺，鏈家、攜程、天眼查等網站上獲取城市治理所需要的企業、建筑、人口、公共服務等各類信息數據。為后續的城市管理、人口分析、經濟發展、應急輔助決策等應用提供支撐。在基于大數據的城市治理精準化服務信息平臺中，使用了兩種數據爬蟲技術，一種是基于“操作宏”的數據爬蟲，一種是基于Python和HTTP協議的數據爬蟲，如圖3所示。

圖3互聯網數據爬蟲及獲取的企業信息數據的空間化結果

基于“操作宏”的互聯網數據爬蟲，主要通過模擬鼠標點擊的方式實現數據采集，對返回的頁面進行基于正則表達式的數據內容提取。基于Python的數據爬蟲，使用request請求目標數據，使用scrapy框架進行數據內容的提取清洗。“操作宏”適合進行小規模數據的快速提取，而基于Python的數據爬蟲則適合進行大規模、大范圍數據的定期采集與更新。

4 基于大數據的城市治理方法

通過大數據技術的支撐，平臺實現了城市治理數據的數據挖掘與輔助決策，提升政府的宏觀決策能力、應急保障能力與綜合服務能力，實現微觀精細化管理與大數據宏觀輔助決策無縫結合。

4.1 “地-樓-房-人”四位一體化管理

如圖4所示，通過基于大數據的城市治理網格化信息平臺的建設，實現了宗地數據的收集、清洗、整合，建筑數據的采集和空間化，房間、住戶信息的采集以及與人社數據的有效整合和接口對接。最終實現以地查樓、以地查人、以樓查房、以樓查人、以房查人的連鎖查詢及反向查詢，在應急響應、重點人口管理、城鄉規劃建設、公共安全、社區管理等領域有良好的應用價值，可以為政府決策、管理及規劃提供數據層面的量化依據。

圖4 “地-樓-房-人”一體化管理

同時，平臺通過Web Service的方式打通與人社業務數據庫的關聯，實現數據的實時校驗與定期更新。可以實時檢索實有人口的社會救助信息等業務數據，使平臺與人社的業務系統實現了無縫對接。

4.2 基于大數據的城市運行管理

通過前期的大數據整合與集成，平臺中實現了對上百類城市治理相關的數據的可視化展示與查詢。平臺中整合了城市管理部件數據，小到一個上下水井蓋，大到大型公共停車場，在平臺中均能實時檢索到相關的信息。

如圖5所示，當出現城市治理問題時，例如某個雨水井蓋丟失，網格員上報后可以在大數據平臺中實時定位，查詢出井蓋的養護單位、管理單位和責任人。在大數據平臺中整合了城市治理網格化管理系統中上報采集的所有城市治理事件，可以對城市治理情況進行四維度上的動態熱力分析，對城市治理和公共安全事件的處理情況、發展趨勢進行有效分析和判斷，發現治理熱點區域，評價治理效果。

圖5基于大數據的城市運行管理

此外，大數據平臺中有全城域內所有的臨街商鋪、重點企業、倉儲物流、九小場所數據，通過生成各種圖形報表，可以對不同城市區域的宏觀經濟發展情況進行監控和評價，分析不同區域的經濟活躍度。通過打通與工商、法人信息庫的聯結，可以通過統一社會信用代碼實現數據聯動和業務聯動。平臺中還整合了城域內所有的文化教育、醫療衛生、福利機構、體育設施、視頻監控攝像頭、實景三維等信息數據，從不同的數據支撐和分析應用角度為基于大數據的城市治理管理決策提供服務。

4.3 基于大數據的公共服務管理

在基于大數據的城市治理精準化服務信息平臺中，研究并應用了一系列大數據挖掘與分析方法，通過數據挖掘來發現海量數據中所暗含的規律，為城市治理和城市的發展提供決策依據和數據參考，使每一個決策都有數據可依。

圖6基于大數據的聚合與數據關聯分析

例如，圖6所示為青島市市北區公共停車場和臨街商鋪基于大數據聚合分析的結果。可以從數據中直觀地看出，城區南部的停車場分布較為密集，結合日常的公共交通流量數據，就可以較為準確地評估新規劃停車場的區域。

此外，基于大數據的分析方法，使城市管理者能透過現象看本質，發現單一數據中難以發現的規律現象。從聚合分析中可以發現，市北區停車場的空間聚合分布與臨街商鋪的空間聚合分布呈現某種正相關現象，即停車場分布密集區域臨街商鋪的分布亦密集。基于上述規律，在空間聚合的結果上再應用統計學中的相關系數計算模型[5]，可以從統計學角度證明，青島市市北區的公共停車場建設不僅能夠解決交通和市民出行問題，還可以對區域經濟發展，產生明顯的促進作用。

4.4 基于數據鉆取的應急保障與輔助決策

如圖7所示，基于大數據的城市治理精準化服務信息平臺依托數據爬蟲、網格化采集等多種技術手段確保數據準確、全面、現勢性好。所以，該平臺在應急保障和輔助決策方面有非常好的應用效果。

圖7 基于數據鉆取的應急保障與輔助決策

當在區域內發生應急事件時，通過大數據平臺結合GIS技術，可以通過數據鉆取實時分析出事件周邊的各類資源、設施的分布情況。例如在1 km范圍內有多少消防隊、派出所、應急資源儲備設施可以利用；有多少危化品存儲、運輸單位，相關的危化品是何種類，應急預案、責任人的信息是什么；周邊有多少中小學校，學校中有多少學生；周邊有多少醫院，醫院的等級、專科、床位數量以及到達指定區域的最短距離、時間等等。上述信息均可以在一個大數據平臺中進行檢索和分析，并且可以進一步通過城市治理指揮中心與相關部門的責任人和業務系統直接建立聯系，使應急響應與應急保障更及時、更有效，在時間就是生命的應急響應過程中，發揮關鍵的作用。

5 總結與展望

通過基于大數據的城市治理精準化信息服務平臺的開發與應用，實現了宏觀、微觀結合的科學化城市治理，解決城市治理的“最后一公里”問題，通過大數據應用與分析，提升宏觀決策能力與科學性，發現城市治理的隱含問題與規律。后續，將在大數據更新機制、大數據挖掘，動態非結構化數據集成等方面開展研究，分析城市治理過程中面臨的新問題，對平臺進行拓展與升級完善。