数字化城市管理系统的关键技术问题和解决思路

盛新

【摘 要】“数字城市管理”是一场里程碑式的变革，不但是信息化时代的必然结果，也是我国城市各种问题加剧的必然要求。然而，随着数字化城市管理不断发展和推广，相关的许多问题，特别是相关的技术问题，如信息共享、物联网技术的运用、大数据分析、城市监控、预防和报警等渐渐地暴露出来了。本文针对这些问题，提出了相应的解决思路。

【关键词】数字化；城市管理；关键技术；解决思路

0 引言

城市是国家和地区的政治、经济和文化中心，是人类先进生产力的聚集地。城市文明是人类社会进步的重要标志。随着我国的城市化进程还在不断加快中，预计到2020年，城市化水平将达到50%以上，绝对人口数将超过7亿。如此庞大的城市人口群将给我国的城市建设和管理带到巨大的压力。

相对于传统的城市管理来说，“数字城市管理”是一场里程碑式的变革，不但是信息化时代的必然结果，也是我国城市各种问题加剧的必然要求。数字化城市管理就是运用现代信息技术（计算机技术、通讯技术、网络技术、人工智能等）量化城市管理对象和细化管理行为。根据建设部相关行业标准和技术规范的要求，在《城市市政综合监管信息系统技术规范》中，对信息系统的组成做了明确的划分，各个城市的信息系统建设全部参照了该规定的内容。数字城管信息系统主要包括如下九个子系统：监管数据无線采集子系统、监督（呼叫）中心受理子系统、基础数据资源管理子系统、数据交换子系统、大屏幕监督指挥子系统、城市管理综合评价系统、地理编码系统、构建与维护子系统、协同工作子系统。

然而，随着数字化城市管理不断发展和推广，越来越多的问题暴露出来了。首先，数据共享问题。目前国内大部分数字城市信息管理系统都是封闭运作的，尽管各不同部门的城市管理系统在各自的内部网络采用共同的标准协议进行数据交换，但在城市内部不同部门间、部门与企业间、系统与系统间还没有形成一套统一的、规范化的数据交换标准，缺乏共同的数据规范统一约束，导致数据集成、共享和交换变得日益困难；其次，物联网应用问题。在通信技术、互联网技术、射频识别技术等新技术的推动下，一种能够实现人与人、人与机器、人与物乃至物与物之间的直接沟通的全新网络构架——物联网正日渐清晰。将物联网技术与数字化城管相结合，能有效实现信息的共享、识别与分析功能，推进我国城市的管理；第三，大数据分析。随着数字化城市管理系统应用不断深入，系统中存在大量数据，如何把这些数据利用起来也是目前面临的一大难题；第四，管理监控、预警和防范。随着城市不断扩大，人员日益复杂，社会问题不断突出，如何利用数字化城市系统对城市突发事件进行监控、预警和防范是我们面临的又一大难题。

1 问题的解决思路

针对上面提出的问题，我们通过分析研究，提出了一系列解决问题的思路和方面，供大家参考：

1.1 建立一个基于XML的异构数据中心与数字化城市管理信息共享平台

针对不同数据源、数据库之间异构数据难以共享和交互的问题，可以采用一种以统一方式、统一视图来组织和访问来自不同数据库的异构数据方案，从数据共享的角度出发，通过在数据交换的源点和目的点之间建立源表与目的表之间的映射配置，实现了数字化城市信息资源的网络化共享。具体内容包括：

（1）根据数据库构建技术和结构化异构数据的兼容技术，开发基于XML的异构数据转换接口，实现交通管理部门、财政管理部门、公共管理部门等诸多城市部门的数据自动获取、分类和集中功能。

（2）针对图片等非结构化数据信息的存储技术和无损压缩技术，开发异构数据集成接口，实现信息的分级存储、图文混合存储和实时存取。

（3）根据异构应用系统之间的数据交换技术，实现交通管理部门、财政管理部门、公共管理部门等诸多城市部门之间的信息存储、交换和获取。

（4）建立基于网络化和XML技术的数字化城市管理信息资源共享技术和数据库安全技术，实现项目各阶段、各属性数据标准统一、记录有权限地存取，实现资源网络化共享。

1.2 构建面向数字化城市管理的大数据流的挖掘系统

针对分布异构的数字城管数据环境中，每个部门、企业节点都积累了大量的运行数据，呈现出空间非均衡分布、数据内容异构、数据结构复杂、量大（海量）、速变（变化快）和无时空约束等特征。随着当前数字城市管理的要求，如何针对分布异构海量数据的特点，利用数据挖掘和统计分析工具，实现对海量城市数据流的快速实时动态挖掘，从中获取反映城市管理、资源调配等的信息和知识，已经成为改变政府服务功能、促进城市快速持续健康发展的关键。因此，利用数据挖掘技术，建立适用于数字城管的数据挖掘模型，构建数据分析与数据挖掘系统来发现城市资源利用的一些隐含的信号，具体内容包括：

（1）针对数字城市的数据流特点，分析其数据源定义、特点、物理结构和逻辑分布，以数据形式化表达为重点研究海量城市数据流的概念模型，从而有效的进行海量城市数据流管理。在此基础上，研究分布异构数据源清洗、初始化、整合、迁移机制，以及支持分布异构海量城市管理数据挖掘实现的网络流优化和动态负载平衡模型。

（2）开发融入多因素情境的城市管理数据流挖掘，分析气候、经济发展状况、文化、地区、人口等因子在城市灾害、交通、资源等方面的影响。

（3）在经过数据编码、拆分、转换等处理操作后，确定数据分析维度，选择贝叶斯网络、决策树算法和关联规则Apriori算法等合适的数据挖掘算法。重点研究海量城市数据流的数据挖掘模型，使算法可以插件的形式组合到系统中。

（4）基于SOA的思想，构建面向数字化城市管理的分布异构海量数据流的挖掘平台。

1.3 构建基于小波理论的的数字化城市管理的信息监测系统

数字化城市信息监测系统的建设使信息的存储、复制、分析变得十分方便；宽频带、大动态的数字化城市信息中包含了模拟记录所没有的丰富信息。因此，可以通过基于小波理论的的数字化城市信息监测系统实现了对获取的信息进行有效的处理，充分的发挥了这一新的监测系统的效益。具体内容如下：

（1）利用先验知识，根据信号和故障的小波系数在不同尺度上具有不同性质的机理，构造响应的规则，在小波域采用数学方法对故障信号的小波系数进行处理。

（2）通过研究小波变换理论的多分辨率分析特点以及在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，实现从非平稳信号中提取瞬态信息，有效地提取信号的波形特征，从而为准确对数字化城市信息进行监测提供可靠的依据。

（3）利用经过小波分解后的低频系数和经过阈值故障消除后的各层高频系数做逆小波变换，对过程的状态进行重构融合估计，得到恢复的原始数字化信号估计值，然后通过对状态的估计值进行分析，从而达到对过程的监控。

1.4 构建基于隐半马尔可夫模型的数字化城市管理的信息预警系统

由于城市公共危机的高度突发性、不确定性，对反应时间的高度敏感性，以及涉及的领域多源化等特点，使得针对危机的预测、预警、反应都存在许多困难，因此，可以通过引入隐半马尔可夫模型来建立城市安全信息体系，将城市各领域安全情况与正常安全模型阈值进行比较，从而将偏离正常的情况及时进行预警。具体内容包括：

（1）对数字化城市安全体系进行研究和分析，确立预警目标，找出目标系统的隐藏状态。

（2）确定城市危机隐藏状态产生的一系列输出观察值，从而确定其对应关系。

（3）采用隐半马尔可夫模型，应用到对在城市化公共危机的应用中，根据之前事例的学习对其进行预测。

2 总结

由于数字化城市管理系统是一个复杂的综合工程，涉及的面广，应用的技术庞杂，各地由于发展的方向和发展的过程各不相同，因此对于数字化城管也有很多不同的理解。不管怎样，对数字化城市管理主要运用现代信息技术（计算机技术、通讯技术、网络技术、人工智能等）量化城市管理对象和细化管理行为，实现城市管理运行模式科学化，形成信息采集、信息处置和监督评价多层面完整闭合的回路系统。随着数字化城市管理的进一步深入发展，城市的信息化进程也明显加快，在不同类型的城市信息系统中逐步积累了各种各样的数字化城市信息资源，如：政务信息资源、科技信息资源、地理信息资源、交通信息资源、文化信息资源等等。

面对这些信息，本文提出了一些关键的技术问题，并提出了相应解决思路，希望能起到抛砖引玉的作用。

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[责任编辑：杨玉洁]