数据管理城市运行体征、数据驱动城市健康运行

0 2013-06-27 15:28:53 蜂鸟网作者： [转载]

——以交通事故分析为例

【赛迪网讯】

一、概念定义

1、城市管理“三段论”

城市管理是以服务于城市发展和市民生活为目标，贯管城市规划、城市建设和城市运行全过程的管理活动。

图 1城市管理“三段论”示意图

城市规划是以发展眼光、科学论证、专家决策为前提，对城市经济结构、空间结构、社会结构发展进行规划，具有指导和规范城市建设的重要作用。

城市建设是以城市规划为前提，通过建设工程对城市人居环境进行改造，为管理城市创造良好的基础性、阶段性工作，是过程性和周期性比较明显的一种特殊经济工作。

城市运行是指与维持城市正常运转相关的各项事宜，主要包括对城市公共设施及其所承载服务的管理，是政府、市场和社会围绕城市公共产品与服务的提供、各要素共同作用于城市而产生的所有动态过程。

城市运行管理从时间上较长，管理对象和范围复杂，包括水电气热及通讯的保障、城市交通、环境卫生、园林绿化、公共安全、城管执法等。

现代城市的复杂性，决定了城市运行的复杂性：从参与角色上，包括政府、企业和社会；从运行层次上，城市运行包括市级、区级、街道、社区、网格等多个层次；从专业维度上，城市运行管理包括市政基础设施（水热气电）、公用事业、交通管理、生态环境等。

2、城市运行体征

城市运行体征是用来判断城市运行状况的指征，由城市运行的各项指标体系组合而成，对城市运行管理对象进行全面监测，挖掘城市发展内在规律，提高城市运行效率，提高全民决策力，提升城市软实力。

3、智慧城市

同方认为抓城市基础建设的同时，更应该关注城市运行的管理。因此，同方智慧城市的定义，是对城市运行阶段的智慧管理，其核心是以采用物联网、云计算、大数据等为核心的新一代信息技术，对保障城市正常运行的各项体征进行全面监测、管理、预警和处置，对城市管理者和市民的各种需求做出快速、智能的响应，提高城市运行效率，提高全民决策力，提高城市的软实力及竞争力。

图 2同方智慧城市建设内容示意图

4、城市运行管理系统

现代城市管理的非线性复杂巨系统特性要求必须加强城市的运行管理。

城市运行管理系统以城市运行管理体系为支撑，依托物联网、云计算、大数据、3S技术、街景影像技术等技术，实现巡查、监测、预警、指挥、分析、评价的全周期管理，实现城市运行管理的监测预警和监督评价，并以此为依托向社会化服务管理延伸。

5、城市运行体征管理

城市运行体征管理是采用大数据理念对城市运行体征进行全面管理，不断发现数据潜在价值，实现“用数据驱动城市运行”的动态过程。首先，基于顶层设计构建指标体系；其次，对指标体系进行组合提炼，形成城市运行体征；基于层次分析法，将城市运行体征分解为城市运行的内部驱动力和外部驱动力；通过基础设施、公共安全、公众服务、政务管理和资源统筹五大方面，全面展示城市运行状况，对城市运行进行监测预警、科学分析和客观评价，辅助领导决策。

现代城市管理的非线性复杂巨系统特性要求必须加强城市的运行管理。通过城市运行体征的梳理、指标体系的确立、数据模型的建立、城市运行系统的建设，及时、准确掌握城市运行总体情况、并按照城市发展的规律加强对城市运行各类问题的监测和预警，这不仅是城市规划和建设的重要依据，也是实现对城市这个复杂巨系统进行动态、科学、系统管理的必然要求。

二、数据管理运行体征

数据管理运行体征，是一个发现数据价值的动态过程，可以不断修订与完善。

城市运行体征来自于数据。对分散在各部门、各种设备和终端的城市运行相关数据的加工处理之后形成的面向业务的形态，就是城市运行体征。

城市运行体征由数据组成。基于顶层设计，针对各种数据，构建指标体系；对指标体系进行组合提炼，形成城市运行体征。体征由指标组成，指标由数据组成，因此，体征实际上是由数据组成。

城市运行体征是数据价值的体现。梳理运行体征，就是发现数据价值的过程；对数据的管理，包含了对城市运行体征的管理。管理数据，也是管理运行体征。数据的性质，决定了运行体征的性质；数据的内容，反映了运行体征状况。

用数据管理运行体征，就是采用大数据相关技术及应用，对城市运行体征进行管理。

大数据时代带来了四大挑战，即复杂数据、海量数据、实时数据和分析数据。同方采用大数据的四大技术迎接四大挑战：用物联网技术采集、整理来自于多个渠道的复杂、多源、多样数据；用云存储技术存储管理大量的数据；用云计算提升对实时数据的访问、计算能力；用同方的数据资源平台，对数据进行全面分析。

三、数据驱动城市运行

数据驱动城市运行，是一个发挥数据价值的动态过程，便于管理者掌握全面信息、进行客观决策。城市运行相关的数据价值被发现后，通过城市运行体征的五大应用，全面展示出来，充分发挥数据的价值，辅助领导作出科学决策，调整部署相关工作。

城市运行有两大类驱动，一类为内部驱动，另一类为外部驱动。内部驱动，包括市政设施、交通运输、自然灾害、宏观经济、社会发展、节能减排、居民生活等领域；外部驱动，包括环境保护、教育医疗、事故灾难、社会安全、公共卫生、社会公众、舆情事件、城管事件、政务公开等领域。

驱动力来自运行体征。基于层次分析法，将城市运行体征分解成不同层次，进行定量分析，组合形成城市的内部驱动力、外部驱动力。

运行体征五大应用，反映城市驱动力。城市的驱动力，通过五大应用进行全面监测预警、科学分析和客观评价。

四、科学分析

对城市运行的五大应用体现出来的城市运行体征，进行全面监测预警、科学分析和客观评价，辅助领导决策，是发挥数据价值的体现。以交通事故分析为例：

从北京统计信息网得到北京市1978～2011年的相关数据，分析交通事故发生数、死亡人数、受伤人数、经济损失四个指标与降水量、大风日数、平均气温、雨日数等天气变量，居民平均消费水平、地方财政收入、地区生产总值等经济变量，公共电汽车、轨道交通、公共交通客运量、交通运输设施等交通变量，常住人口、入境旅游来京人数、在岗职工人数等人口变量的关联情况和相关特征进行数学分析。

图 3交通事故关联分析示意图

1、死亡人数分析

最后进行模型实际值和预测值的拟合度探索，可以得到探索表

表格 1死亡人数模型的拟合度探索表

进一步得到模型实际值与预测值的曲线图

表格 2死亡人数模型的实际值与预测值曲线图

从上图中的曲线走势分析得出：

交通事故的实际死亡人数在1979年和2008年有回落趋势，在1997、1999、 2002和2006年有增长趋势。同时，模型的预测值和实际值拟合度较好，相对误差较小，均保持在百分之五以下。

2、受伤人数分析

最后进行模型实际值和预测值的拟合度探索，可以得到探索表：

表格 3受伤人数的拟合度探索表

进一步得到模型实际值与预测值的曲线图

表格 4受伤人数的模型的实际值与预测值曲线图

五、辅助决策

科学分析获得的死亡人数的关联模型、受伤人数的关联模型，提供给专家和领导做决策。城市领导就如城市的调音师一样，去调节影响城市安全运行的各项体征数据，做出相对应的工作部署。