解析城市内涝防治规划与管理

孙振

辽宁省市政工程设计研究院有限责任公司 辽宁沈阳 110006

1 数据治理模型的构建

2015年5月，在巴西圣保罗举行的ISO/IECJTC1/SC40WG1工作组会议上，中国代表提出了《数据治理白皮书》国际标准研究报告。经各国专家讨论，同意中国国家委员会正式提出新工作项目申请。报告中提出的数据治理模式不仅具有普遍性和流行性，而且为数据治理模式树立了良好的榜样。本文充分考虑了数据治理的技术支持和实际需求，对报告中的原始模型进行了修改和调整，使其能够更好地应用于城市内涝治理领域，提高治理类别的针对性和准确性。

在确定的目标下，围绕城市内涝数据治理的关注域和工作中心，坚持数据治理的原则，考虑影响关注域和工作中心的流程和活动，最终形成自上而下的战略业务逻辑。范围框架的上层是基础层，对治涝所需的静态数据和动态数据进行分类筛选后带入数据库，保证多源异构数据的完整性和标准化，方便在治涝过程中读取数据库了解即时信息。中间是保障层，数据标准是指需要将数据库中的静态数据和动态数据进行浓缩，形成结构化的数据资源标准；数据的开放和共享显著提升了传统数据的安全性、隐私性和合规性，因此政府应实施有效的制度来确保数据认证、授权和访问的安全性和合规性；在数据治理环境下，要求政府部门在不改变数据的完整性、原创性和准确性的情况下，对数据进行收集、处理和分析。下层是应用层，由数据效益、数据开放、数据共享、数据服务四个单元组成。这一层表明，数据治理模式应以数据服务创新和价值创造为最终目标，根据部门职能、组织结构、信息水平等进行战略规划。并通过发掘、传播和增加其中蕴含的价值，充分发挥数据资源的优势[1]。

2 数据治理模型的应用

2.1 智能管网建设

利用现代信息技术，建立实时、高效、准确的城市排水管网智能系统，通过非工程措施提高城市排水系统的运行效率，将成为及时指挥调度、加强维护管理、减少内涝危害的有效措施[22]。排水管网系统的智能化体现在其数据处理（采集、传输和分析等）、远程监控、涝灾预警和灾情发布上。本文提出了一种基于监控系统和地理信息系统技术的排水管网监测预警系统。依托排水管网及其附属设施合理设置内涝监测点，在监测点安装带摄像头、流量计、雨量计、电子水位计等传感装置的监测模块，采集流量、流速、降雨量、液位等数据。采用电网供电和太阳能供电相结合的方式，保证监控模块的稳定运行。采集的数据通过有线或无线的方式传输到监控终端，再通过GPRS移动网络传输到监控中心。监控中心可以在降雨期间实现对监测点的全天候不间断监控，集中显示监测点的重要参数，在数据库的支持下生成趋势曲线和统计报表，为技术人员提供可视化、动态化、高度个性化的数据图表[2]。

2.2 高效的数据共享

一是实现数据标准化，解决多源异构数据问题。从技术角度来看，数据治理模式的应用并不依赖于多源数据的简单罗列、积累和筛选，而是需要对海量、异构、动态的数据进行挖掘和分析、集成和可视化，以最大限度地发挥数据资源的效用。基于SQL和NOSQL的数据库技术，它可以实现结构化数据和非结构化数据的分离存储和标准规范，实现数据资源的快速读取、存储模拟和可靠性分析，由专业人员对多源数据进行清理、筛选和脱敏，为各部门提供标准一致的数据访问接口，保证各部门在高质量、高安全性的基础上共享标准化、统一化的数据。

其次，围绕监控中心搭建数据共享平台，解决“信息孤岛”问题。城市内涝治理需要各部门数据资源的支撑，但单向沟通、垂直领导的行政体系使得部门之间出现信息壁垒，形成“碎片化”的政府组织结构。因此，本文提出了将分散、独立的各部门信息系统整合成一个互连、业务协同的数据共享平台的思路。首先，对来自多个部门的数据资源进行标准化，并对数据进行分类存储。然后，当城市面临内涝灾害风险时，对动态采集和静态存储的数据进行总结分析，根据数据趋势构建灾害模型。最后，根据灾害模型，及时调整应急预案，并及时向各单位和公众分发预案[3]。

2.3 治理主体协同化

数据治理模式追求的协同治理是实现多部门、多层次、全要素的城市内涝联合应对。以现有法律法规为共同行为准则，以城市防洪排涝指挥部为主导机构，实现政府、企业和公共治理主体之间的协调合作，以顶层规划、目标一致、制度保障的结构形式整合其中的各种乱象，产生单一治理主体无法实现的整体治涝效果。与政府、企业与公众优势互补、资源渗透，打破治理主体“个人争斗”和“个人政治”的不利局面，构建内外动态联系、纵横联系、高效共享的协同治理体系，使城市内涝灾害的防治具有“1+1>2”的效果。

3 结语

完善数据开放机制，编制数据信息共享目录，研究制定数据开放的技术规范，数据共享和开放的标准化、规范化，都是为了提高数据的应用性和创新性，从而实现数据的价值创造。明确数据资源开放目录工程，推动政府向社会提供具有原始、准确、机读特性的标准化数据集，增加可通过API接口下载的数据比例，逐步构建标准化、一致化、动态更新、实时推送的数据资源目录体系，深入挖掘数据资源的潜在价值。