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溫州智慧消防:構建智慧應急“一張圖” 實現全域應急管理一體化

來源:    作者:    發布時間:2020-09-18    瀏覽量:

 近年來,溫州市推動應急管理智慧化建設,繪制浙江省首張城市綜合安全風險地圖——溫州智慧應急“一張圖”,涵蓋了臺風暴雨、山塘水庫、洪澇災害、地質災害,以及生產經營、道路交通、海洋漁業船舶、城市燃氣等諸多領域,初步形成了“空天地海一體化、部門數據一體化、二維三維一體化、預警決策一體化”的大數據庫和應急管理數據中心。該“圖”通過對應急風險的精準智治,大幅提升預測預警預報和指揮救援能力,進一步完善了預算編制、風險研判、應急決策、協同處置等全過程風險防范化解機制。在8月份應對臺風“黑格比”防御工作中,智慧應急“一張圖”發揮重要作用,為防汛防臺指揮決策、搶險救援提供了科學高效的技術支撐。

 
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一、在線數據全程感知,一圖統覽風險全局
 
一是多源風險匯聚。整合全市各級、各部門風險源和減災救災信息資源,建立應急綜合時空的科學精準大數據庫。目前已整合應急、資規、水利、氣象、交通、公安、住建、環保等20個部門數據,完成13大類6萬多處安全風險源信息的空間化建庫;接入氣象、水利、農業農村、交通、旅游、公用、公安等部門15類1.5萬余個物聯網感知數據,并持續補充完善,全面掌握應急管控家底,為城市安全風險防控提供數據支撐。二是應急資源聚集。通過對接應急、糧食、消防、公安、衛健、交通、民政等應急資源儲備和管理部門,完成了包括應急專家、應急隊伍、應急物資、救援裝備等200余類減災救災資源的數據匯聚,初步描繪了應急資源“一張圖”。通過空間分析技術可快速查詢就近重點防御保護對象和周邊應急資源,實現救援指揮調度的數據資源實時動態展現、精準智能分析,為應急管理提供全過程智慧支撐。三是形成“態勢感知”。結合歷史自然災害資料,研究建立算法模型和影響因子,打造三維立體預測預警系統,通過對雨情、水情(水庫、河道)、衛星云圖、氣象雷達、降雨分布、天氣實況、臺風信息、積水、漁船、“兩客一危”車輛、景區客流等重點領域的實時物聯數據、報警預警信息、風險呈現態勢的智慧感知,為日常監管、預測預警、搶險救援、災后評估等提供及時、精準和高效的感知信息。其中“臺風誘發地質災害風險多要素/情境綜合評估技術研究”研判模型研究更是全國首創,被列入應急管理部科研課題。
 
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二、安全風險全域呈現,一圖輔助智慧管控
 
一是辨識評估分級。通過對危化企業、規上工貿企業、非煤礦山、煙花爆竹經營單位及人員密集場所(學校和養老院)等5類試點領域6923處重點風險源的安全風險進行“紅橙黃藍”四色等級評定,并詳細記錄每一風險源的基本信息、經營狀態、風險等級、責任單位、責任人、生產設備清單、過往事故、風險治理等信息,結合物聯監控感知實時狀態等,形成風險畫像清單,輔助安全風險精細化分級管控。二是指揮迅捷扁平。通過采集衛星電話、應急單兵和車載云平臺的實時定位、移動軌跡,整合現有應急指揮類視頻資源,實現可視化融合指揮調度系統與智慧應急“一張圖”合二為一,實現“一圖全面感知、一鍵可知全局”。突發事件發生后30分鐘內,現場視頻可傳至指揮中心大屏,實現指揮調度上下聯動、橫向協同、扁平高效、快速接入,充分展現應急管理數字化轉型工作成效。三是風險動態管控。綜合指揮“一張屏”通過智慧應急掌上通形成移動端應用,支撐工作人員在移動辦公環境中隨時隨地了解區域風險態勢、指揮調度減災救災各類資源,實現“互聯網+轉型”強協同、提效能、促公開的應急管理新模式。
 
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三、應急資源全域聚合,一圖共享要素保障
 
一是市級統建,縣級創新。以頂層設計、統籌整合為導向,打造市、縣“六位一體”(標準一體化、平臺一體化、數據一體化、應用一體化、硬件一體化、運維一體化)的“市級統建、縣級創新”建設模式。在市級統一平臺基礎上,針對各縣(市、區)經濟發展、產業結構及自然環境差異,在風險管控重點上采用差異化管控措施。比如,永嘉縣增設小流域防汛防臺減災救災系統,洞頭區增設“海岸線防臺防潮預警系統”和“危化品風險分析研判系統”,平陽縣打造小微企業安全碼等。二是動態數據,一鍵生成。多部門共同制定智慧應急“一張圖”的數據標準、數據更新機制等,保證數據線上、線下實時(或定期)更新,并統一到“一張圖”上進行可視化管理。如針對村(社區)級防汛防臺要求,通過“一張圖”平臺自動加載現有專題數據資源,動態生成村級防汛防臺形勢圖。該功能改變傳統圖文制作不易更新的模式,一年可節省財政資金約500萬元。三是巧借智力,科技為先。積極探索與專業院校、科研機構合作,打造應急管理與安全產業的智力和人才支撐。先后與溫州大學甌江學院共建安全工程專業,與浙江安防學院共建溫州應急管理學院,聚集省市專家組建“溫州城市安全研究院”。在“一張圖”的研發中,充分利用合作的資源,依托人才聚集優勢,發揮技術力量優勢,研發支撐“一張圖”的各類分析計算模型,提升平臺智能化分析研判能力,提升大數據治理系統的綜合研發和工程能力。



 
 
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