如何实现消防信息数据的共享

发表时间:2021/8/9   来源:《中国建设信息化》2021年第7期   作者:杜恩华
[导读] 运用数据共享思维推动“智慧消防”建设,整合各类数据信息,将成为推进应急救援队伍聚焦战力谋打赢的关键一步。
        杜恩华
        上海市松江区消防救援支队
        摘要:运用数据共享思维推动“智慧消防”建设,整合各类数据信息,将成为推进应急救援队伍聚焦战力谋打赢的关键一步。在运用数据共享夯实实施智慧消防发展的基础上,促进消防事业稳步向前迈进。
        关键词:智慧消防 壁垒 区块链
        国家综合性消防救援队伍专制成立后,习近平总书记关于应急管理作了重要论述,黄明书记更是对消防信息化作了重要指示。国家综合性消防救援队伍作为一支新时代的国家应急救援中坚力量,肩负着发挥应急救援主力军和国家队这一光荣历史使命,顺应时代发展和人民期盼,也为消防安全管理提出了新的要求和挑战。如何更好地服务好地方经济建设和社会稳定发展,“智慧消防”是顺应时代发展和人民需求的改进方向。
        追本溯源,“智慧城市”这一概念是基于2008年11月美国IBM公司提出的“智慧地球”理念生根发芽、落地中国的举措。作为城市平稳运行、人民安居乐业的安全基石,“智慧公安”和“智慧消防”应运而生,并呈现出蓬勃的发展势头。因此,对“互联网+”视野下社会安全管理提出了新的研究课题和发展方向。
        一、数据共享面对的难题
        在中共中央政治局就实施国家大数据战略进行了第二次集体学习,习近平主席谈到“大数据发展日新月异,我们应该审时度势、精心谋划、超前布局、力争主动”。同年,时任公安部消防局副局长、总工程师杜兰萍在“智慧消防”建设暨火灾高危单位防控工作推进会上也指出,我们建设“智慧消防”的目的,是要提升社会防控火灾的水平,提升灭火救援的指挥科学化水平,是实现传统消防向现代消防转变的过程。“智慧消防”建设作为国家创新社会消防治理的方法,具有划时代意义。
        纵观全国各地“智慧消防”建设推进情况,贵州“智慧消防”管理平台、湖北城市消防远程监控系统、江苏化工单位事故风险预测模型、山东大数据作战记录分析系统、北京移动作战指挥系统等地的创新实践,为“智慧消防”建设添砖加瓦。但也应当看到“智慧消防”建设在数据共享、数据分析、数据挖掘、数据安全、数据接口等方面还存在“短板”。
        (一)数据共享壁垒。从发展角度看,按照国家队和主力军的标准,部队转隶后,应当考虑到所承担的任务和人民期盼已经发生根本性转变,“智慧消防”所需要接入的数据种类和数据算法模型将日益丰富,各类数据出现交汇,势必会出现数据冗余和重复建设的问题。究其原因,始作俑者为各模块之间建立的数据共享壁垒。尚未健全的信息化管理运营体制和机制等客观因素,造成各部门各自为战、信息互不共享等现象较为普遍。三是寡头服务。从服务购买者角度看,作为政府职能部门,相关基础数据需要依靠服务提供商提供。举个简单例子,车辆加油数据等特殊数据,本可建立固定数据模型,由计算机自动完成数据汇总,自动定期发布的简单应用。因涉及相关服务采购方式较为单一,形成涉及寡头核心机密,无法进行数据共享,导致基层在加油环节进行手工录入数据,后期定期人工运算汇总相关数据,易发生录入数据错漏。
        (二)数据接口关卡。一是数据存储格式不一。当前信息时代,面对各类信息系统与信息平台层出不穷的实际情况,“智慧消防”建设即将面临如何对接各类基础数据、数据模型及数据库,如何平稳对接、高效并行便成为亟待解决的现实难题;基于物联网、云计算、数据挖掘等技术支撑的“智慧消防”还将迎来数据呈现几何倍数级增长的长期难题,如何存储才能使数据文件尽可能减轻“体积”,依托政府建设“智慧城市”数据中心和备份中心,也日益成为工作中的现实需求。二是程序接口不一。简而言之,程序接口就是用户可以使用一组方法向应用层发送业务请求、信息和数据,网络中的各层则依次响应,最终完成网络数据传输。可以看成是一种功能集合,也可以说是定义、协议的集合。目前的程序数据接口各不相同,甚至物理接口也千差万别;此外,“智慧消防”平台数据共享既包括应急管理单位内部数据共享,又涵盖与政府职能部门、社会企事业单位和民间应急救援组织的数据传输交流,打通数据共享窗口的任务十分艰巨。三是数据标准及可拓展需求。海量数据存储及传输势必推动着科学技术不断进步、呈螺旋式上升趋势。因此,“智慧消防”建设也会遵循此种发展方式,对于建立数据存储和传输标准,并使其能够可拓展应用便显得尤为重要。
        (三)数据通信媒介。一是通讯模式发生飞跃。从最基本的口头信息以声波形式传递,到后来以文字形式传递信息,再发展到依靠无线电波、电、激光等介质进行传递信息,更有消息指出,中国量子通信技术日趋成熟,因其抗干扰、不泄密、长距离传输等诸多特性,已有广泛使用的发展态势。安徽宿州依托华为云计算基地及量子节点城市的地理优势,宿州消防建成首个消防云计算中心、消防保密数据量子云存储中心,率先运用量子通信技术。二是火灾现场信号制约。对于一个居民火灾而言,基层救援站标配3至4台车,共计30至40名消防队员到达火灾现场,内攻搜救、堵截火势蔓延、疏散人员以及转移危险物品,无一不与及时有效的信息息息相关,参与组网通信人员就已经不少于6至7个小组;对于一个大型火灾现场或者应急救援现场,更少不了及时有效地接收信息,辅助决策系统才能为现场指挥人员提供高效决策支持;与此同时,治安、交警、医疗、卫生、石化、化工、船舶等行业和领域现场负责人才能及时按照正确的应对方案开展救援工作。

但往往会出现因地形地势制约、信号塔建设困难、区域信号相互干扰、车辆难以进入等现实原因,造成现场通信存在不流畅、关键信息遗漏等情况。
        (四)数据录入偏差重复。一是录入数据存疑。不论是灭火救援还是执法监督岗位,对各类数据的需求日益激增、表格格式迥异、时间限制等现实困境,日益影响基层队员正常工作的开展;作为基层队员,上级各部门所急需数据大致可分为两类:基础数据和实时数据。基础数据相对而言一定时期内不会产生较大变动,易整理易统计;实时数据有三大特点:时间紧、分布广、要求准,对于此类数据,数据录入往往就显露出疲态,报送数据往往形成“固定套路”、“定势思维”。二是录入系统使用繁琐。系统设置录入项齐全完备,考虑周到,但到实际应用时,全部数据录入既费时又费神,此项工作便显得很鸡肋。依托于服务器建立的消防移动执法终端,在实际应用过程中,既便于高效开展消防监督执法,又能够及时反馈执法情况。但也会存在因执法环境限制、手机信号消失等种种情况造成客户端数据无法及时上传至服务器端。
        二、数据共享的可行性探索
        (一)统一数据标准构建共享平台。首先,力争取得地方政府政策支持,发布数据共享技术地方标准,从政策上为数据共享扫清规则障碍,确保平台接口通用性和兼容性;其次,借势“智慧消防”建设,推进政府相关职能部门数据共享端口接入“智慧消防”平台,及时分享判定区域火灾隐患风险评估情况,提供辅助决策技术支持;最后,利用一个区域内,各类消防设施设备动作感应信号反馈,提供综合数据共享端口接入平台,通过一系列算法得出相应结论,采取相应措施,从而达到“智慧消防”智能感知区域火灾隐患风险,综合判定区域火灾隐患等级,及时向高风险等级点发出安全提示,相关“网格化”点位归属地消防安全管理职能部门联网审核判定风险消除措施,协助“网格化”点位消防安全负责人研究风险点消防管理解决方案,降低致灾风险,为“智慧消防”智能隐患防范排查整改模块提供综合数据支持;也可为区域火灾扑救现场各类信息汇总及共享提供数据端口支持,综合判定致灾原因、受灾人员及受灾单位财物情况、扑救侧重区域与防范重点、优化消防人员火场分布、高效传输现场态势、改进现场力量部署和后续应援力量安排、消防水源和灭火药剂消耗等实时数据,为“智慧消防”智能辅助指挥模块化提供可靠数据支撑。
        (二)多种形式结合确保通信稳定。在“智慧消防”的平台下,稳定存在两种交互模式:人机交互和人人通信。因此,无论哪种交互模式,都无法回避信息通信稳定性和高效性的问题。现代通信技术依靠无线传输和有线传输方式,衍生出多种通信技术。从08年汶川地震灾后信息传输的方式来看,传统的海事卫星电话通信成为第一手信息的发送技术,但其维护成本和使用成本均较为高昂、传输的数据量有技术局限性、数据传输过程并不稳定,而自然灾害救援现场和日常“网格化”消防安全管理所使用的多种技防手段基本要求便是全天候全区域全时段防控。因此,对于日常“网格化”消防安全管理宜以无线传输和有线传输相结合方式,且应当与消防电源类似,采取单独持续供电的方式,确保数据共享交互的稳定性和连续性;对于自然灾害救援现场数据共享,宜在救援前期以无线传输为主,且应随队配备发电设备和电力存储设备,救援后期以当地电力恢复情况而定。
        (三)尝试区块链技术应用。区块链(Blockchain)是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术在互联网时代的创新应用模式。其技术原理在于区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本;每个区块作为交易的历史记录,都包含该块数据的标题、对前一个区块的引用、以及散列等等。积极利用区块链技术,充分发挥其特性,能够让数据共享的整个过程被公开透明且不可被篡改的记录下来,所有参加者均可回溯其数据共享的所有历史记录,打破数据共享不信任壁垒,从而保证数据共享的稳定性和安全性;同时,利用区块链技术存储各类共享数据,能够防止原始数据被人为篡改,通过构建区块链同意确保各数据共享方原始数据被安全使用,以期获得更加准确智能预测。
        (四)强化平台构建的拓展性。Hadoop是一个由Apache基金会所开发出来的分布式系统基础架构。用户可以再不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统,简称HDFS。通过把大数据变成小模块然后分配给其他机器进行分析,实现了对超大量数据的处理,且预设硬件可能会瘫痪,所以在内部建立了数据的副本。HDFS有高容错性的特点,并且涉及用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。
        参考文献:
        [1] 大数据时代计算机信息技术在网络安全中的应用研究[J].刘金霞.中国新通信.2021(03)
        [2] 我国城市社区应急管理体系建立研究[J].李平.科技资讯.2021(03)
        [3]全周期视角下应急管理体系的完善路径[J].陈永杰,陈家宁.审计观察.2021(01)
        [4] 面向知识服务的地质资料管理转型研究[J].李敏,傅洁,陈安蜀,李磊,王国明,曾乐.地质与资源.2021(01)
        [5] 中美两国地学大数据技术发展及研究现状[J].李志斌,陈建平,王大川.地质学刊.2020(04)
        作者简介:杜恩华(1986.2-),男,汉族,江苏东台人,硕士学历,现就任于松江区消防救援支队,职称助理工程师,研究方向:消防信息通信。
投稿 打印文章 转寄朋友 留言编辑 收藏文章
  期刊推荐
1/1
转寄给朋友
朋友的昵称:
朋友的邮件地址:
您的昵称:
您的邮件地址:
邮件主题:
推荐理由:

写信给编辑
标题:
内容:
您的昵称:
您的邮件地址: