周利敏 龍智光

大數(shù)據(jù)時代的災(zāi)害預(yù)警創(chuàng)新
——以陽江市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心為案例

周利敏 龍智光

大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警盡管并非具有“無比優(yōu)越性”，但它的確有助于擺脫傳統(tǒng)預(yù)警存在的種種弊端。陽江市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警何以可能的圖景，初步形成了“無縫對接”預(yù)警平臺、“全面覆蓋”預(yù)警發(fā)布手段、“五區(qū)六崗”預(yù)警整合核心及“到底到邊”預(yù)警整合目標(biāo)。大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警需要健全不同應(yīng)急部門主動響應(yīng)機制及跨部門預(yù)警合作機制，它不僅體現(xiàn)了“數(shù)據(jù)主權(quán)”，更重要擁有了“預(yù)警主權(quán)”，標(biāo)志著從行政化向“互聯(lián)網(wǎng)+”、從 “預(yù)報”向“實報”和“精報”、從“感性治理”向“量化治理”、從“應(yīng)急治理”向“源頭治理”轉(zhuǎn)變，但也存在如何充分利用大數(shù)據(jù)時間屬性特點、如何讓巨量“盲數(shù)據(jù)”活起來、如何提升公眾主動獲取與運用預(yù)警信息意識、如何避免大數(shù)據(jù)快速預(yù)警優(yōu)勢而出現(xiàn)“過度預(yù)警”與“過度應(yīng)急”現(xiàn)象等局限。毋庸置疑，大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警為學(xué)界、政府和實務(wù)界提供了極其寶貴的研究范式、政策工具和實踐探索。

大數(shù)據(jù)； 風(fēng)險治理； 災(zāi)害預(yù)警； 預(yù)警信息

21世紀以來，我國重特大災(zāi)害頻頻發(fā)生，例如2008年汶川地震、2012年玉樹地震、2013年蘆山地震和2014年魯?shù)榈卣鸬鹊卣馂?zāi)害，氣象災(zāi)害如2008年南方冰雪災(zāi)害、2010年舟曲泥石流及各類臺風(fēng)洪水災(zāi)害，社會災(zāi)害如2012年石家莊趙縣工業(yè)園爆炸事故、2013年濟南車間爆炸事故、2014年昆山爆炸事故、2015年天津港大爆炸、2015年深圳滑坡事故、2015年黑龍江煤礦火災(zāi)爆炸事故、2015年柳城縣連環(huán)爆炸事故、2015年東方之星沉船事故和2015年上海外灘踩踏事故等。這些災(zāi)害的發(fā)生固然有自然因素，也有人為原因(周利敏，2016a：97-103)，其中重要原因是由于預(yù)警能力薄弱造成的。

1960年代以來，國際學(xué)術(shù)界與實務(wù)界越來越認識到預(yù)警是防災(zāi)減災(zāi)工作中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但我國現(xiàn)代預(yù)警實踐起步晚及受制度、技術(shù)限制等原因，預(yù)警能力相對不足，無法適應(yīng)現(xiàn)代災(zāi)害治理需求。與此同時，大數(shù)據(jù)作為一場重大的技術(shù)和思維革命，正在使預(yù)警理念、行為模式及組織方式發(fā)生深刻改變。大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警通過對巨量數(shù)據(jù)快速收集、有效挖掘與及時研判，以最有效、最快速及最便捷方式向管理部門和民眾提供預(yù)警信息。英國皇家聯(lián)合軍種國防研究所研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)有利于提高個人與群體災(zāi)害風(fēng)險中行為預(yù)測的預(yù)見性與準(zhǔn)確度(Couch & Robins,2013)。

歐美一些國家已開始將大數(shù)據(jù)運用到應(yīng)急管理實踐中，希望通過大數(shù)據(jù)增強應(yīng)對自然災(zāi)害和恐怖襲擊的預(yù)警能力，同時提升為公眾提供預(yù)警信息和應(yīng)急咨詢的服務(wù)能力(Shindelar,2014:52-56)。國內(nèi)實務(wù)界和學(xué)術(shù)界也關(guān)注到大數(shù)據(jù)在應(yīng)急管理中的應(yīng)用(馬奔、毛慶鐸,2015:136-151)，但總體上仍處于起步階段，在預(yù)警領(lǐng)域更是如此。2015年5月，國家預(yù)警信息發(fā)布中心成立，探索通過大數(shù)據(jù)預(yù)警系統(tǒng)和共享平臺，第一時間精準(zhǔn)發(fā)布預(yù)警信息。2016年3月，珠三角氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警中心正式運行，以大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用為基礎(chǔ)，將防災(zāi)減災(zāi)及氣象服務(wù)等能力結(jié)合一體。

本文將聚焦幾個問題：如何厘清傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警和大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警概的念與內(nèi)涵；國內(nèi)災(zāi)害預(yù)警研究狀況如何；什么是“陽江模式”，它代表的大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警實踐狀況如何；如何在總結(jié)“陽江模式”經(jīng)驗基礎(chǔ)上建構(gòu)大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警理論框架及大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)模型，以及如何反思大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警實踐。希望通過對這些問題的探討，為大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警研究提供有益的學(xué)術(shù)鋪墊。

一、 災(zāi)害預(yù)警：文獻綜述與概念界定

就學(xué)界而言，國內(nèi)災(zāi)害預(yù)警研究主要有幾種視角：第一，西方起源論。西方學(xué)者在二戰(zhàn)時就開始研究災(zāi)害預(yù)警，并形成了一系列成熟理論，各個國家也普遍建立了社會預(yù)警機制。第二，減災(zāi)里程碑論。1998年9月，德國波茲坦召開了“減輕自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)(Early Warning System)國際討論會”，大會指出預(yù)警在人類減輕自然災(zāi)害歷史上具有里程碑意義，應(yīng)成為21世紀減災(zāi)對策的主要組成部分(林蓉輝，1999:16-18)。第三，災(zāi)害預(yù)警三要素論。夸蘭泰利認為第一要素是對災(zāi)害進行評估，第二要素是一旦潛在風(fēng)險達到預(yù)先認定標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)組織就需要為潛在災(zāi)區(qū)及人們提供預(yù)警信息，第三要素是預(yù)警的有效性，它是指人們對預(yù)警的有效反應(yīng)。第四，風(fēng)險預(yù)警應(yīng)急體系研究，同時探討風(fēng)險預(yù)警與應(yīng)急管理體制未來發(fā)展趨勢(徐華、薛恒新，2009：5-8；陶鵬、童星,2013:60-65)。第五，災(zāi)害預(yù)警典型模式論(童星，2008：66-72)。西方國家特別重視在災(zāi)害進行防災(zāi)減災(zāi)工作及預(yù)警機制設(shè)計，同時構(gòu)建可操作化的預(yù)警指標(biāo)體系。第六，災(zāi)害預(yù)警人類學(xué)研究，少數(shù)民族的傳統(tǒng)知識是人類學(xué)研究災(zāi)害預(yù)警的一個重要內(nèi)容(李全敏， 2013:16-20)。第七,災(zāi)害預(yù)警理論研究，如企業(yè)危機預(yù)警理論(雷戰(zhàn)波等,2005：34-36)、信息管理理論(肖群鷹、朱正威，2008：86-90)和系統(tǒng)論(潘攀，2010：101-103)等。總體而言，國內(nèi)相關(guān)研究還處于起步階段，經(jīng)濟領(lǐng)域和企業(yè)管理領(lǐng)域的風(fēng)險預(yù)警研究較多，災(zāi)害領(lǐng)域的預(yù)警研究較少。而且，預(yù)警理論層面探討的較多，實踐層面關(guān)注不足，理論與實踐結(jié)合的研究更是少見，尤其缺乏將大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、決策支持技術(shù)和預(yù)警思維應(yīng)用結(jié)合起來的研究。

災(zāi)害預(yù)警是根據(jù)災(zāi)害預(yù)警指標(biāo)，向處于風(fēng)險中的人們提供及時準(zhǔn)確信息，進而實行有效的風(fēng)險識別、風(fēng)險評估、風(fēng)險警示與風(fēng)險警告，以便采取有效措施進行規(guī)避風(fēng)險。對于無法及時排除的風(fēng)險，管理者實行有效的風(fēng)險預(yù)測、預(yù)警及預(yù)控，將潛在風(fēng)險消除在萌芽狀態(tài)，或者盡量使風(fēng)險損失降到最低(張小明,2006:14-19)。災(zāi)害預(yù)警包含對災(zāi)害早期預(yù)警、災(zāi)害臨災(zāi)預(yù)警以及災(zāi)害過程中動態(tài)預(yù)警等*本研究則側(cè)重于氣象災(zāi)害預(yù)警，對某一特定區(qū)域某一部分、在某一特定期間內(nèi)預(yù)期的氣象災(zāi)害進行監(jiān)測、預(yù)測、預(yù)報及預(yù)控。。與此對應(yīng)，大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警是指通過對巨量數(shù)據(jù)快速收集、有效抓取、深入挖掘及實時分析，為人們提供精確風(fēng)險識別、評估、警示及警告服務(wù)。

學(xué)界普遍認為災(zāi)害預(yù)警理念的提倡及實踐的開展在防災(zāi)、減災(zāi)與救災(zāi)領(lǐng)域中具有里程碑意義，但對傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警的不足沒有給予足夠的重視。在當(dāng)代，災(zāi)害日益具有復(fù)雜性、多元性、衍生性和跨界性等新特點(張海波，2016：6-9)，傳統(tǒng)預(yù)警模式遇到越來越多的挑戰(zhàn)：首先，傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警能力欠缺，它主要根據(jù)災(zāi)種、災(zāi)情和行政區(qū)域進行預(yù)警，預(yù)警范圍、密度、精度、項目及種類等無法適應(yīng)現(xiàn)代災(zāi)害發(fā)展需求。其次，傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警屬于分災(zāi)種、分系統(tǒng)與分部門管理模式，導(dǎo)致預(yù)警“條塊分割”、“部門分割”和“各自為戰(zhàn)”等局面。再次，傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警協(xié)調(diào)能力欠缺。由于預(yù)警部門分隔，無法有效實現(xiàn)社會聯(lián)動、部門協(xié)調(diào)和跨界治理，導(dǎo)致災(zāi)害預(yù)警應(yīng)急處置反應(yīng)遲緩。最后，在傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警中，民眾預(yù)警意識淡薄、參與度低，無法應(yīng)對復(fù)合型災(zāi)害治理需求。

隨著傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警弊端不斷呈現(xiàn)，與之相對應(yīng)，大數(shù)據(jù)日益成為災(zāi)害預(yù)警的新趨勢，目前學(xué)界對二者并沒有進行明顯的區(qū)別，比較既能體現(xiàn)傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警的不足，更能突顯大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警優(yōu)勢及發(fā)展趨勢(見表1)。第一，“簡單因果假設(shè)”與“復(fù)雜相關(guān)”預(yù)警分析不同。傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警是先假設(shè)再驗證的分析邏輯，對單一部門數(shù)據(jù)進行抽樣分析，難以適應(yīng)復(fù)合型災(zāi)害治理需要，大數(shù)據(jù)從全樣本、全要素和全方位對巨量預(yù)警信息進行復(fù)雜相關(guān)分析。第二，“經(jīng)驗推動”與“大數(shù)據(jù)推動”預(yù)警決策不同。傳統(tǒng)預(yù)警基于經(jīng)驗作出預(yù)警決策，大數(shù)據(jù)將各種非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行科學(xué)決策。第三，“行政化預(yù)警”與“互聯(lián)網(wǎng)+預(yù)警”不同。傳統(tǒng)預(yù)警基于行政命令與科層管理基礎(chǔ)之上，大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警則是信息化、電子化與“互聯(lián)網(wǎng)+”的扁平化災(zāi)害預(yù)警模式。第四，“碎片式預(yù)警”與“整合式預(yù)警”的不同。傳統(tǒng)預(yù)警部門各自為戰(zhàn)、資源浪費與職能重疊，大數(shù)據(jù)整合了不同部門的巨量預(yù)警數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了預(yù)警流程的無縫隙整合。第五，“模糊預(yù)警”與“精準(zhǔn)預(yù)警”的不同。傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警信息具有模糊、零散和雜亂等特征，大數(shù)據(jù)通過整合不同部門的巨量數(shù)據(jù)，將看似毫無關(guān)系的災(zāi)害信息進行關(guān)聯(lián)分析，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)防、預(yù)測與預(yù)控。第六，“滯后預(yù)警”與“快速預(yù)警”不同。傳統(tǒng)預(yù)警部門分割和數(shù)據(jù)孤立，對災(zāi)害往往采取遲緩的事后補救模式，大數(shù)據(jù)預(yù)警通過統(tǒng)一的共享預(yù)警平臺，對潛在風(fēng)險進行實時分析、動態(tài)判斷及提前預(yù)防。第七，“忽視個體”與“精細化個體”服務(wù)不同。傳統(tǒng)預(yù)警受技術(shù)與制度制約，個人預(yù)警信息需求難以滿足。在大數(shù)據(jù)時代，通過大聯(lián)網(wǎng)、大集中和大移動等技術(shù)，為普通民眾提供精細化和個性化預(yù)警信息服務(wù)。

表1 傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警與大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警比較

二、 陽江模式：大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警的新實踐

選擇陽江模式作為大數(shù)據(jù)災(zāi)害實踐的典型個案，人們難免會質(zhì)疑，這一個案具不具備代表性？首先，大數(shù)據(jù)在災(zāi)害預(yù)警中的實踐非常少，可供選擇的典型案例就更少了。目前，實踐中有了零星的案例，但代表性方面存在許多局限。其次，在大數(shù)據(jù)概念出現(xiàn)之前，最接近的就是氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)，人們普通都認為氣象災(zāi)害數(shù)據(jù)具有龐雜、眾多和量大等特征。近幾年來，它作為大數(shù)據(jù)越來越得到了社會認同。根據(jù)2016年1月中國氣象網(wǎng)的調(diào)查顯示，“智慧氣象”和“氣象大數(shù)據(jù)”不再是陌生概念，越來越多的民眾熟悉*欒菲：《公眾期待智慧氣象和大數(shù)據(jù)應(yīng)用改變生活》，載《中國氣象報》2016年2月16日。。再次，高人口增長、城市化和全球氣候變化加劇了災(zāi)害的頻率，影響了全世界人民生命和財產(chǎn)安全，這種災(zāi)害相關(guān)信息本身就具備了大數(shù)據(jù)性質(zhì)，在物理分布位置之間的數(shù)據(jù)交換和傳輸過程也越來越具有挑戰(zhàn)性(Li,et al,2015:314-325)。最后，廣東是全國災(zāi)害預(yù)警改革的試點城市。2011年11月，中國氣象局與廣東省政府共同確定將廣東省列為率先基本實現(xiàn)氣象現(xiàn)代化四個試點省份之一，廣東省已有90%市、縣(區(qū))成立了三級突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心，而陽江在廣東率先成立突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心，它成為廣東現(xiàn)代化災(zāi)害預(yù)警的典型代表(如圖1)。

圖1 陽江大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警實踐

近幾年來，陽江市著力推進預(yù)警大數(shù)據(jù)和云計算建設(shè)，力圖實現(xiàn)預(yù)警發(fā)布信息化和現(xiàn)代化。預(yù)警中心按照 “一模”建設(shè)要求，同時借鑒國際及香港等經(jīng)驗，在實踐中逐漸形成了 “陽江模式”，成為廣東其他15個“一?！苯ㄔO(shè)的模板。目前，陽江已完成預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范編制、發(fā)布平臺搭建及發(fā)布渠道建設(shè)，中心統(tǒng)一發(fā)布自然災(zāi)害、事故災(zāi)害、公共衛(wèi)生和社會安全事件等四類突發(fā)事件預(yù)警信息，陽春市、陽西縣參照這一模式同步成立了預(yù)警信息發(fā)布中心，初步建立了市、縣兩級“互聯(lián)互通、分級負責(zé)、統(tǒng)一發(fā)布”的預(yù)警發(fā)布體系，陽江氣象災(zāi)害治理已進入預(yù)警大數(shù)據(jù)治理的 “新常態(tài)”，初步形成了大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警新格局。

(一) “無縫對接”：大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警協(xié)同平臺

為了構(gòu)建無縫對接的大數(shù)據(jù)預(yù)警平臺，陽江市力圖打破“部門藩籬”，大力整合不同部門預(yù)警資源。在傳統(tǒng)預(yù)警管理中，不同應(yīng)急部門都有自己的信息平臺，部門之間的數(shù)據(jù)共享及處理效率很低，整合難度很大。而且，由于不同部門預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，同一災(zāi)害發(fā)布的預(yù)警信息有時存在很大差異，導(dǎo)致民眾難以適從，造成了預(yù)警科學(xué)性和社會認同較低。為了克服這些弊端，陽江市建立了預(yù)警協(xié)同機制，通過市政府“自上而下”主導(dǎo)與整合相關(guān)部門的巨量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)預(yù)警大數(shù)據(jù)共建共享。目前，陽江預(yù)警信息發(fā)布中心已初步與其他部門實現(xiàn)不同類型災(zāi)害的數(shù)據(jù)整合，同時借助多種傳播渠道及時發(fā)布預(yù)警信息，建立了多災(zāi)種信息實時收集、多部門共享及多渠道發(fā)布的預(yù)警信息平臺。同時，中心向所有成員單位開放數(shù)據(jù)，預(yù)警服務(wù)覆蓋了市、縣、鎮(zhèn)和重點村。在“全球脈搏”中，通過分析省內(nèi)、海外甚至國外的氣象災(zāi)害大數(shù)據(jù)，能更好幫助政府預(yù)測和應(yīng)對危機(Geron,2011:11)。德克(Decker)認為在當(dāng)代，政府可以并且必須使用大數(shù)據(jù)進行分析，才能證明其有效管理公共資源的能力(Decker,2014:252-262)，大數(shù)據(jù)是現(xiàn)代政府公共服務(wù)能力的重要標(biāo)志。在陽江以往災(zāi)害預(yù)警工作中，由于數(shù)據(jù)分散孤立，政府有效利用公共資源的能力有限，災(zāi)害預(yù)警能力也因此低下。此外，預(yù)警中心打破了預(yù)警專業(yè)和應(yīng)急部門界限，加強了政府部門之間以及政府與公眾之間的信息互動，實現(xiàn)了從災(zāi)害監(jiān)測向災(zāi)害預(yù)警轉(zhuǎn)變，從“單向度”部門應(yīng)對向不同領(lǐng)域不同部門“多向度”綜合應(yīng)對轉(zhuǎn)變。

(二) “全面覆蓋”：大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警發(fā)布技術(shù)

預(yù)警發(fā)布信息化和現(xiàn)代化的最終目標(biāo)是為全體民眾提供及時與準(zhǔn)確的服務(wù)，大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警需要實現(xiàn)預(yù)警信息社會民眾全覆蓋，使得民眾至少可以通過一種方式獲取預(yù)警信息。陽江市預(yù)警中心一方面依托傳統(tǒng)發(fā)布手段，如電視臺、應(yīng)急氣象頻道、應(yīng)急氣象電話12121和農(nóng)村大喇叭發(fā)送預(yù)警信息，同時也通過新媒體如手機客戶端、網(wǎng)站、微博、微信、短信和電子顯示屏等推出集天氣預(yù)報、氣象預(yù)警、天氣實況于一體的智慧氣象的災(zāi)害預(yù)警。在災(zāi)害危機爆發(fā)時，第一個知道發(fā)生了什么往往是移動運營商，其擁有的信息不僅可用于分析金融災(zāi)難如何實時發(fā)生，而且可用于其他自然災(zāi)害或流感流行。因此，通過開放源碼及其他技術(shù)，便于政府和民眾能夠使用它(Geron,2011:11)。民眾不僅第一時間收到氣象預(yù)警信息，還能免費獲取專業(yè)化和個性化氣象災(zāi)害服務(wù)信息。拉斯羅普(Lathrop)和魯馬(Ruma)認為大數(shù)據(jù)全面覆蓋功能有助于將民眾從傳統(tǒng)的災(zāi)害預(yù)警旁觀者，轉(zhuǎn)變成現(xiàn)代社會中積極的公民參與者(Lathrop & Ruma,2010)，這一信息發(fā)布技術(shù)使得民眾更方便參與災(zāi)害治理。

2016年，陽江出臺了《陽江市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布管理辦法》，其中第十四條明確規(guī)定各級廣播、電視、報紙和新聞網(wǎng)站等媒體要切實承擔(dān)社會責(zé)任，各級基礎(chǔ)電信運營商負責(zé)升級改造手機短信平臺，公共場所電子顯示屏、有線廣播等傳播媒介的所屬單位、企業(yè)或組織負責(zé)按照預(yù)警信息發(fā)布的要求，布設(shè)、升級或改造相應(yīng)設(shè)施，充分利用新媒介技術(shù)及時接收和發(fā)布預(yù)警信息*參見陽江市人民政府頒布的《陽江市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布管理辦法》(2016年1月6日)。。目前，信息中心進一步加快向縣、鎮(zhèn)、村延伸，著重加強面向偏遠地區(qū)的預(yù)警信息發(fā)布能力建設(shè)，已完成了929個預(yù)警信息接收設(shè)備的安裝，現(xiàn)在的預(yù)警信息發(fā)布更廣、更快及更安全，5分鐘之內(nèi)能完成所有內(nèi)部操作流程，同時研發(fā)一鍵發(fā)布技術(shù)。畢菲特認為大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能在危機時刻快速響應(yīng)，而且在電子媒體的使用時能迅速察覺異常(Bifet,2013:15-20)，這種快速反應(yīng)是以往傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警所無法比擬的，也進一步促進了大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警、危險應(yīng)對與科學(xué)治理常態(tài)化。

(三) “五區(qū)六崗”：大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警整合核心

預(yù)警中心按照“一?！苯ㄔO(shè)要求，同時結(jié)合大部制改革實踐，探索大數(shù)據(jù)驅(qū)動下預(yù)警管理整合，其中最核心是“五區(qū)六崗”管理崗位的設(shè)置(如圖2)?！拔鍏^(qū)”是指揮區(qū)、聯(lián)動區(qū)、發(fā)布區(qū)、審核區(qū)和傳播區(qū)，相關(guān)部門根據(jù)法律與各自職能發(fā)起預(yù)警，通過預(yù)警平臺傳到預(yù)警中心“聯(lián)動區(qū)”，管理人員對于準(zhǔn)備發(fā)布的預(yù)警信息在中心“審核區(qū)”限時進行審核，“指揮區(qū)”根據(jù)相關(guān)法制決定是否發(fā)布預(yù)警及其等級，然后由“發(fā)布區(qū)”將“指揮區(qū)”的決策通過多渠道及時與準(zhǔn)確發(fā)布，“傳播區(qū)”確保電視、廣播和網(wǎng)絡(luò)運營商等新舊媒體將“發(fā)布區(qū)”的預(yù)警信息“傳得暢”，確保民眾通過不同途徑及時獲取預(yù)警信息。“六崗”是指值班主任崗、考務(wù)崗、審核崗、發(fā)布監(jiān)控崗、評估崗和通管崗?fù)瑫r設(shè)立在預(yù)警中心，實現(xiàn)預(yù)警信息錄入、確認、審核、發(fā)布、傳播和評估等業(yè)務(wù)扁平化管理。德克(Decker)指出大數(shù)據(jù)提供了發(fā)現(xiàn)問題的機會，政府發(fā)現(xiàn)問題后仍然需要嚴謹?shù)难芯框炞C與科學(xué)管理(Decker,2014:252-262)，“五區(qū)六崗” 整合了不同部門和不同專業(yè)災(zāi)害預(yù)警業(yè)務(wù)，確保了預(yù)警信息審核的嚴謹性，提高了信息發(fā)布的時效性，還具有數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和智能分析等優(yōu)勢，提高了突發(fā)事件預(yù)警發(fā)布與應(yīng)對能力，克服了傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警業(yè)務(wù)分割、管理模糊和重疊沖突的現(xiàn)象。

圖2 大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警核心崗位整合

(四) “到底到邊”：大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警整合目標(biāo)

“縱向到底”是指向上與國家、省平臺對接，向下延伸到縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)及村，解決預(yù)警信息發(fā)布“最后一公里，關(guān)鍵一小時”的困境?！皺M向到邊”是指與全市各應(yīng)急單位預(yù)警信息接口對接，建設(shè)一個氣象、三防、地震和應(yīng)急等部門信息資源共享的平臺，同時接入地震、海事、海洋漁業(yè)、電力和公安消防等部門應(yīng)急平臺和視頻監(jiān)控，搭建多元協(xié)同的預(yù)警信息系統(tǒng)和支撐平臺，實現(xiàn)預(yù)警信息互聯(lián)互通。蘇珊妮(Suzanne)認為技術(shù)的快速發(fā)展已在世界各地的任何時間和地方提供和實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)可能，但也給災(zāi)害預(yù)警帶來了很大的壓力，它需要具有復(fù)雜的分析能力和高技術(shù)人才(Suzanne,2014,2-7)。為了解決大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警人才儲備問題，《陽江市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布管理辦法》第十四條規(guī)定要充分整合各部門現(xiàn)有基層信息員、氣象信息員、地震信息員、海洋信息員、災(zāi)害信息員和群測群防員隊伍資源*參見陽江市人民政府頒布的《陽江市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布管理辦法》(2016年1月6日)。，信息員具有“一崗多能”的要求，有利于實現(xiàn)預(yù)警信息“到底到邊”目標(biāo)。

目前，預(yù)警中心進一步繼續(xù)推進與其他部門整合，力爭將離散的預(yù)警信息如交通和水文等部門數(shù)據(jù)接入，實現(xiàn)陽江市政府制定的“開放共享、到底到邊、管用好用”目標(biāo)，力爭對災(zāi)情發(fā)展趨勢做出科學(xué)預(yù)測與及時響應(yīng)。大數(shù)據(jù)預(yù)警有利于橫向與縱向部門之間共享技術(shù)、整合資源和提高協(xié)同能力，突破了傳統(tǒng)科層制條塊分割和屬地管理局限，澳大利亞政府認為大數(shù)據(jù)實踐有利于提高政府機構(gòu)在這一領(lǐng)域的專業(yè)知識(Australian Government Information Office,2013)，為實現(xiàn)“到底到邊”提供了技術(shù)基礎(chǔ)。陽江在全省率先建成了突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心，目前進一步加快平臺輔助決策指揮系統(tǒng)建設(shè)、完善三防預(yù)警決策支持信息系統(tǒng)建設(shè)及新建三防視頻會議系統(tǒng)等。在實踐中，盡管這一模式還存在許多不完善的地方，但它是陽江防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)的新舉措，在全省首創(chuàng)了“陽江模式”，陽江市災(zāi)害預(yù)警走在了全國前列，不僅提高了預(yù)警信息發(fā)布的時效性與受眾面，而且災(zāi)害預(yù)警信息發(fā)布更加及時與準(zhǔn)確(如表2)。同時，陽江應(yīng)急處置能力得到了迅速提升，防災(zāi)、減災(zāi)與救災(zāi)能力也明顯提高。

表2 陽江市大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警改革成效

近年來，陽江市連續(xù)在臺風(fēng)正面襲擊中保持零死亡記錄，2014年7月，在 “威馬遜”臺風(fēng)中，預(yù)警中心及時發(fā)布臺風(fēng)紅色預(yù)警，傷亡人數(shù)較歷史上同等強度臺風(fēng)明顯減少，創(chuàng)造了人員零死亡紀錄。在2014年 “海鷗”臺風(fēng)、2015年 “彩虹”強臺風(fēng)及2016年“妮妲”臺風(fēng)災(zāi)害中，陽江出現(xiàn)了“大災(zāi)無大難”及“人員零傷亡”現(xiàn)象，大數(shù)據(jù)預(yù)警效果得到了前任廣東省省長朱小丹、各級部門和社會各界高度肯定，這種典型示范效應(yīng)又進一步提高了大數(shù)據(jù)預(yù)警在廣東省的覆蓋與應(yīng)用。

三、 理論框架：大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警思維與技術(shù)

大數(shù)據(jù)在陽江災(zāi)害預(yù)警實踐中已得到了初步運用，并且取得了一定的實踐效果，也為建構(gòu)大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警理論框架提供了實踐基礎(chǔ)。學(xué)者范(Fan)與畢菲特(Bifet)認為理論分析框架是巨量數(shù)據(jù)未來可能會面臨的重大挑戰(zhàn)(Fan & Bifet,2013:1-5)，大數(shù)據(jù)不能僅僅停留于抽象的思辨層面，更需要結(jié)合實踐層面解決大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警何以可能與何以可為的問題。因此，本研究將大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警理論框架分為大數(shù)據(jù)思維及大數(shù)據(jù)技術(shù)兩個層面，思維層面是管理者如何快速與及時應(yīng)用預(yù)警大數(shù)據(jù)思維，技術(shù)層面是指對無序和巨量的預(yù)警數(shù)據(jù)如何實時存儲、深度挖掘和動態(tài)監(jiān)測，利用這一技術(shù)實現(xiàn)預(yù)警數(shù)據(jù)有效采集與及時發(fā)布。這一框架又分為六個維度，即思維層面的預(yù)警思維變革、統(tǒng)一平臺建構(gòu)、大數(shù)據(jù)庫開放、第三方參與及全流程預(yù)警等五個維度，技術(shù)層面分為大數(shù)據(jù)庫技術(shù)及分析技術(shù)維度(如圖3)，這一框架為大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警提供了實證框架與操作指南。

圖3 大數(shù)據(jù)預(yù)警“二面向六維度”理論框架

(一) 大數(shù)據(jù)預(yù)警思維變革

大數(shù)據(jù)促進了災(zāi)害預(yù)警研究、理念及實踐模式變革，通過對巨量數(shù)據(jù)的快速收集、挖掘與分析，為精確預(yù)警和科學(xué)決策提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。對于管理者而言，需要改變原有的預(yù)警思維定式，不再執(zhí)著預(yù)警信息的確定性與精確性，不再分析紛繁復(fù)雜巨量數(shù)據(jù)之間的因果關(guān)系，而是通過相關(guān)分析對當(dāng)前預(yù)警狀況進行總體描述。同時，管理者需要轉(zhuǎn)變預(yù)警數(shù)據(jù)收集方式，學(xué)會從巨量數(shù)據(jù)中運用全樣本研究方法，取代傳統(tǒng)抽樣調(diào)查方法。管理者通過預(yù)警大數(shù)據(jù)平臺提前介入，為風(fēng)險應(yīng)對爭取難得的緩沖時間，從而由傳統(tǒng)消極應(yīng)急管理向積極預(yù)警治理轉(zhuǎn)變(周利敏，2016b：13-20)。此外，管理者需要從以往靜態(tài)、少量、集中和緩慢的預(yù)警決策向動態(tài)、巨量、分散及快速的預(yù)警應(yīng)對轉(zhuǎn)變，充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)預(yù)警數(shù)據(jù)的時效性和全面性?？傊芾碚咝枰D(zhuǎn)變預(yù)警思維，充分運用大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警優(yōu)勢，重構(gòu)現(xiàn)代災(zāi)害預(yù)警體系。

(二) 大數(shù)據(jù)預(yù)警平臺建構(gòu)

巨量預(yù)警數(shù)據(jù)的有效挖掘、分析與應(yīng)用需要以跨部門、跨專業(yè)預(yù)警平臺為基本前提，通過建構(gòu)涵蓋有線與無線網(wǎng)絡(luò)、社會化媒體、數(shù)據(jù)終端的全覆蓋災(zāi)害預(yù)警平臺，以打破部門分割、專業(yè)分工及信息壁壘等現(xiàn)象。這一平臺集中了預(yù)警收集系統(tǒng)、監(jiān)測系統(tǒng)、分析系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和反饋系統(tǒng)，形成了橫向和縱向兩個統(tǒng)一平臺。橫向平臺是指災(zāi)害大數(shù)據(jù)庫、運行樞紐、發(fā)布平臺一體化，縱向平臺是指預(yù)警收集系統(tǒng)、監(jiān)測系統(tǒng)、分析系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、執(zhí)行系統(tǒng)和反饋系統(tǒng)一體化(如圖4)。預(yù)警大平臺通過互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)等高科技手段，向相關(guān)部門開放預(yù)警數(shù)據(jù)接口，統(tǒng)一整合、交換和共享預(yù)警大數(shù)據(jù)，構(gòu)建全天候和無縫隙預(yù)警大平臺，從而提高災(zāi)害預(yù)警的精細化與科學(xué)化水平。

圖4 大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警統(tǒng)一平臺

(三) 預(yù)警大數(shù)據(jù)庫開放共享

開放大數(shù)據(jù)(Open Big Data)是互聯(lián)網(wǎng)時代政府信息公開理念和實踐的要求， Web2.0時代的到來，促使政府邁向透明、參與、網(wǎng)絡(luò)與豐富的多媒體方向發(fā)展(Chen,et al,2012:1-24)，因此，預(yù)警大數(shù)據(jù)庫開放既是智慧政府建設(shè)的時代需求，也是災(zāi)害治理信息化和現(xiàn)代化關(guān)鍵所在。通過開放災(zāi)害監(jiān)測、預(yù)測及預(yù)報數(shù)據(jù)，打破應(yīng)急管理部門之間的“信息孤島”現(xiàn)象。同時，大數(shù)據(jù)庫開放也有利于社會共享，而不是政府部門一家獨享，從而增加公眾對政府認同與信任。因此，政府通過積極推動大數(shù)據(jù)庫開放，由預(yù)警數(shù)據(jù)“被索取者”向服務(wù)“推送者”轉(zhuǎn)變，推動政府從“權(quán)威治理”向“數(shù)據(jù)治理”與“科學(xué)治理”轉(zhuǎn)變，從而提高預(yù)警大數(shù)據(jù)覆蓋范圍和應(yīng)用水平。2015年，國家海洋局、國家測繪地理信息局、中國地質(zhì)調(diào)查局簽署了合作協(xié)議，共同推進災(zāi)害大數(shù)據(jù)庫開放共享，力圖實現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警協(xié)同化和決策科學(xué)化。

(四) 大數(shù)據(jù)預(yù)警的第三方參與

圖5 大數(shù)據(jù)預(yù)警中的第三方參與關(guān)系

在大數(shù)據(jù)時代，政府不再是預(yù)警信息唯一發(fā)布者，微博與微信等新媒體加快了預(yù)警信息在社會中的傳播速度，促進政府由單一中心向多元共治轉(zhuǎn)型(李祥飛、閻耀軍，2016:104-108)。政府作為巨量數(shù)據(jù)擁有者及分析專家，其重要性毋庸置疑，但如果沒有巨量數(shù)據(jù)思維者即民間組織和公民參與，大數(shù)據(jù)就無法發(fā)揮應(yīng)有的潛能(如圖5)。在大數(shù)據(jù)時代，市場組織、社會組織與政府部門幾乎具有同等的預(yù)警能力，多中心治理使得政府預(yù)警權(quán)威性被削弱，民間社會即第三方在預(yù)警中的地位日益突顯出來。在大數(shù)據(jù)時代，災(zāi)害預(yù)警需要發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、網(wǎng)站及網(wǎng)民作用，形成預(yù)警信息共享、安全盡責(zé)和行動協(xié)調(diào)的共同治理局面。隨著大數(shù)據(jù)開放、共享及透明程度日益提升，民眾對政府的信任質(zhì)疑也會越來越少。因此，在信息發(fā)布過程中，政府不僅需要向社會公布預(yù)警結(jié)果，還需要通過可視化和交互等方式，促使第三方更方便參與預(yù)警工作中來。

(五) 大數(shù)據(jù)預(yù)警全流程動態(tài)管理

災(zāi)害有多個發(fā)展階段，關(guān)鍵和重點體現(xiàn)在爆發(fā)期，但災(zāi)害是否由潛在風(fēng)險轉(zhuǎn)變成現(xiàn)實危機，是否能有效減少災(zāi)害帶來的沖擊，這取決于災(zāi)害孕育與潛伏期的預(yù)警與預(yù)防工作。因此，增強預(yù)警能力是控制風(fēng)險發(fā)生和危機擴散的有效手段，也是有效解決災(zāi)害治理過程中“重治輕防”、“重災(zāi)后輕災(zāi)前”、“重應(yīng)急輕風(fēng)險”分割式災(zāi)害管理的關(guān)鍵。通過對巨量數(shù)據(jù)進行有效抓取、挖掘與分析，有利于實現(xiàn)災(zāi)前、災(zāi)中、災(zāi)后全生命周期動態(tài)管理。因此，管理者需要及時更新大數(shù)據(jù)庫，通過預(yù)警平臺進行快捷與有效的信息交流，然后及時將信息傳到預(yù)警發(fā)布中心，中心再進行實時評估、合理預(yù)測與及時發(fā)布，實現(xiàn)災(zāi)害預(yù)警動態(tài)管理、科學(xué)決策與有效應(yīng)對的目的。為了實現(xiàn)動態(tài)管理目的，管理部門需要建立大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)、評估系統(tǒng)、處理和問責(zé)系統(tǒng)，使得預(yù)警信息“來源可查、去向可追、責(zé)任可究及規(guī)律可循”。

(六) 大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警技術(shù)

在大數(shù)據(jù)時代，各種監(jiān)測平臺收集的預(yù)警信息、監(jiān)測信息、導(dǎo)控信息和傳感器信息都是以巨量數(shù)據(jù)形式存在并發(fā)揮作用，如何對這些巨量數(shù)據(jù)進行技術(shù)處理則成為災(zāi)害預(yù)警的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)已成為災(zāi)害預(yù)警的現(xiàn)實，通過利用計算機技術(shù)、信息收集技術(shù)、智能處理技術(shù)和云處理等技術(shù)，對半結(jié)構(gòu)化巨量預(yù)警數(shù)據(jù)進行自動抓取、深入挖掘與智能分析等(Mohammad,et al,2013:119-125)，達到有效控制和降低災(zāi)害發(fā)生的目的。由于大數(shù)據(jù)具有噪聲性和低密度性等特點，使得大數(shù)據(jù)收集技術(shù)成為其中的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)分析云平臺是預(yù)警中心的運行支撐平臺，由基礎(chǔ)服務(wù)層、數(shù)據(jù)分析層和終端發(fā)布層組成，其中基礎(chǔ)服務(wù)層主體由預(yù)警公共信息云平臺構(gòu)成。大數(shù)據(jù)預(yù)警另一個關(guān)鍵技術(shù)是全過程動態(tài)監(jiān)管技術(shù)，通過網(wǎng)絡(luò)通信、傳感監(jiān)測和物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)建立預(yù)警在線監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)預(yù)警動態(tài)、實時狀況和決策過程等進行可視化和圖形化展示。在面臨災(zāi)難性風(fēng)險時，能在凌亂狀態(tài)下有序進行應(yīng)急救援計劃(Pang,2015:743-750)。

四、 模型建構(gòu)：大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)

為了實現(xiàn)廣東省政府提出的災(zāi)害治理“早預(yù)警、早預(yù)防、早應(yīng)對、早處置”目標(biāo)，陽江市預(yù)警信息發(fā)布中心突破了原有災(zāi)情收集技術(shù)和信息處理思維的局限，建立了大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警統(tǒng)一平臺。在此基礎(chǔ)上，如何通過這一平臺整合不同預(yù)警系統(tǒng)，建構(gòu)大數(shù)據(jù)支撐下的新型預(yù)警系統(tǒng)，也是大數(shù)據(jù)預(yù)警實踐中另一個重要議題。通過數(shù)據(jù)處理平臺(前、中、后三臺)統(tǒng)一管理、存儲和分析，促使災(zāi)害預(yù)警邁向精準(zhǔn)化、科學(xué)化和智能化。大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)由三大平臺和六個系統(tǒng)構(gòu)成，三大平臺是指后臺(大數(shù)據(jù)庫)監(jiān)測“警源”、中臺(運行樞紐)預(yù)測“警兆”及前臺(發(fā)布平臺)預(yù)報“警度”，六大系統(tǒng)分為前期、中期、后期預(yù)警系統(tǒng)及信息收集、預(yù)警分析和預(yù)警執(zhí)行系統(tǒng)。這一預(yù)警系統(tǒng)又分為橫向與縱向兩部分，橫向部分由后臺、中臺和前臺組成的一體化預(yù)警體系，縱向部分由大數(shù)據(jù)監(jiān)測流、大數(shù)據(jù)預(yù)測流和大數(shù)據(jù)預(yù)報流構(gòu)成，這兩部分是相互交叉及開放共享的(如圖6)。

圖6 大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)模型

(一) 后臺(進)：監(jiān)測“警源”

后臺主要由預(yù)警收集系統(tǒng)與監(jiān)測系統(tǒng)構(gòu)成，它先吸收巨量預(yù)警數(shù)據(jù)，進而對這些數(shù)據(jù)加工，達到科學(xué)收集“警源”的目的。因此，后臺需要建立有效的數(shù)據(jù)接收與傳遞渠道，使得巨量數(shù)據(jù)能夠及時“進”入預(yù)警系統(tǒng)。預(yù)警收集系統(tǒng)主要對巨量數(shù)據(jù)進行有效存儲與抓取，然后將收集到的巨量數(shù)據(jù)反饋到監(jiān)測系統(tǒng)，監(jiān)測系統(tǒng)對已經(jīng)或可能存在的“警源”進行實時監(jiān)測，履行預(yù)警的首要任務(wù)即監(jiān)測“警源”。然后，對巨量風(fēng)險源數(shù)據(jù)及征兆數(shù)據(jù)挖掘與分析，把可能的災(zāi)害威脅事件列舉出來，同時制定相應(yīng)的監(jiān)測預(yù)案，為下一步預(yù)測“警兆”作好準(zhǔn)備。預(yù)警收集系統(tǒng)是大數(shù)據(jù)預(yù)警的實現(xiàn)前提，預(yù)警監(jiān)測系統(tǒng)則是整個預(yù)警系統(tǒng)的核心所在，這兩個系統(tǒng)同時肩負著預(yù)警的基礎(chǔ)性任務(wù)。中國氣象局國家空間天氣監(jiān)測預(yù)警中心已進行了成功探索，通過后臺對巨量監(jiān)測數(shù)據(jù)實時收集，預(yù)警前臺則完成天氣預(yù)警任務(wù)，從而為國家安全和氣象災(zāi)害預(yù)警提供重要幫助。

(二) 中臺(管)：預(yù)測“警兆”

中臺主要對后臺進來的巨量數(shù)據(jù)進行分析，然后根據(jù)實際情形進行預(yù)警決策，即實行“管”的功能。中臺首先根據(jù)后臺警源提供的監(jiān)測數(shù)據(jù)，然后判斷風(fēng)險存在的實際狀態(tài)，進而預(yù)測風(fēng)險程度及發(fā)展趨向，最終為 “警兆”管理提供重要依據(jù)。預(yù)測“警兆”主要通過預(yù)警分析系統(tǒng)與決策系統(tǒng)完成，這一過程是大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警的核心和樞紐，起到承上啟下的聯(lián)結(jié)作用。預(yù)警分析系統(tǒng)對后臺監(jiān)測的“警源”進行鑒別和分類，對可能發(fā)生的風(fēng)險類型與風(fēng)險程度進行分析，對可能或已經(jīng)引起風(fēng)險事件的“警兆”進行評估和監(jiān)測。預(yù)警分析系統(tǒng)能不能對警兆有效進行評估，關(guān)鍵是巨量數(shù)據(jù)收集、分析和預(yù)測是否到位，以及支撐的分析系統(tǒng)能否有效運行。預(yù)警決策系統(tǒng)則對已存在的“警兆”進行判斷分析，為決策者提供直觀判斷是否發(fā)出警兆、發(fā)出何種程度警兆及用什么方式發(fā)出警兆。

(三) 前臺(出)：預(yù)報“警度”

前臺是預(yù)警成果的最終輸出發(fā)布平臺，即體現(xiàn)“出”的功能。通過后臺監(jiān)測“警源”及中臺預(yù)測“警兆”，前臺作出相應(yīng)“警度”的預(yù)報行動，從而完成災(zāi)害預(yù)警的整個流程。前臺主要將不同類型的巨量預(yù)警數(shù)據(jù)流和信息流整合，通過風(fēng)險評估指標(biāo)對預(yù)警信息進行分析，清晰評判每個(類)風(fēng)險等級或級別，再根據(jù)法定程序通過媒體向社會發(fā)布警報，進而啟動相應(yīng)的應(yīng)急預(yù)案。前臺由執(zhí)行系統(tǒng)與反饋系統(tǒng)構(gòu)成，預(yù)警信息通過前臺及時發(fā)布，對于前臺而言，需要以最直接的形式展示預(yù)警。執(zhí)行系統(tǒng)主要進行風(fēng)險監(jiān)督、預(yù)測及預(yù)報“警度”，同時制訂相應(yīng)的預(yù)警措施。反饋系統(tǒng)對執(zhí)行系統(tǒng)發(fā)布的“警度”效果進行評估與反饋，促使預(yù)警邁向精確、迅速及有效，同時使后臺、中臺與前臺連接成一體，實現(xiàn)整個預(yù)警流程無縫隙對接。國家預(yù)警信息發(fā)布中心預(yù)報“警度”成效顯著，通過網(wǎng)絡(luò)、廣播電視和應(yīng)急頻道等自建手段和部門資源，配合北斗衛(wèi)星等高科技，對“警度”進行一鍵式發(fā)布。

總之，在大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警體系中，明確“警義”是基本前提，尋找“警源”是預(yù)警核心，對警情進行因素與定量分析即預(yù)測“警兆”是具體過程，預(yù)報“警度”則是最終目的(Lindy,et al,2001:20-26)。需要指出的是，基于“陽江模式”演繹出來的這一大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)模型只是一個探索性研究，期待在后續(xù)研究和進一步的實踐過程中得到驗證。

五、 結(jié)論與反思

陽江市預(yù)警信息發(fā)布中心展現(xiàn)了大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警何以可能的圖景，它為我們提供了許多寶貴經(jīng)驗，它是災(zāi)害預(yù)警現(xiàn)代化和信息化發(fā)展的重要實踐。在陽江模式研究和理論建構(gòu)的基礎(chǔ)上，本文研究發(fā)現(xiàn)進一步歸納與延伸為以下幾方面。第一，傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警手段無法及時捕捉與發(fā)布預(yù)警信息，本研究表明大數(shù)據(jù)使災(zāi)害預(yù)警形態(tài)和監(jiān)測方式發(fā)生重大改變，災(zāi)害預(yù)警信息龐大、雜亂與零散，傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警往往注重或選擇某些所謂的“關(guān)鍵因素”，忽略了那些似乎不大重要的巨量“細枝末節(jié)”，進而可能導(dǎo)致“預(yù)警失靈”現(xiàn)象出現(xiàn)。大數(shù)據(jù)具有全樣本、多樣性和快速性等特征，從理念、技術(shù)和實踐等層面全面提高了災(zāi)害預(yù)警的精度，開啟了災(zāi)害治理的新時代。第二，本研究強調(diào)大數(shù)據(jù)有利于促使災(zāi)害預(yù)警從數(shù)據(jù)采集向數(shù)據(jù)加工、挖掘、處理和可視化轉(zhuǎn)變，也有利于將大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為預(yù)警決策優(yōu)勢，從而提高災(zāi)害源頭治理、動態(tài)監(jiān)控和應(yīng)急處置的能力。第三，本案例表明大數(shù)據(jù)背景下需要進一步健全不同應(yīng)急部門主動響應(yīng)機制，這是實現(xiàn)精確災(zāi)害預(yù)警的制度和行動基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)上如何進一步調(diào)動各應(yīng)急部門的主動性，也是實踐中常常遇到的難題。另一方面，也要避免大數(shù)據(jù)快速預(yù)警優(yōu)勢而形成的“過度預(yù)警”與“過度應(yīng)急”現(xiàn)象。此外，還需要設(shè)計出合適的跨部門預(yù)警合作機制，這是大數(shù)據(jù)預(yù)警改革的前提，也是迫在眉睫的重要任務(wù)。第四，大數(shù)據(jù)不僅體現(xiàn)了“數(shù)據(jù)主權(quán)”，更重要的是擁有了災(zāi)害 “預(yù)警主權(quán)”，它使災(zāi)害預(yù)警從分析過去發(fā)生了什么災(zāi)害及為何發(fā)生，向把握正在發(fā)生什么及未來會發(fā)生什么轉(zhuǎn)變，“陽江模式”的實踐效果初步驗證了這一趨勢。第五，本研究強調(diào)大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警有利于從以往“預(yù)報”邁向“實報”和“精報”。由于巨量預(yù)警數(shù)據(jù)具有實時性，通過動態(tài)分析使得預(yù)警從“預(yù)報”向“實報”過渡，進而形成精準(zhǔn)的預(yù)警分析報告，陽江大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警平臺無論是預(yù)測速度，還是預(yù)測精度都較以往有了明顯提高，來自民間的“報不報由他、信不信由你、準(zhǔn)不準(zhǔn)由天”的質(zhì)疑越來越少。第六，本研究強調(diào)政府不僅是預(yù)警數(shù)據(jù)的“收集者”，還需要向預(yù)警數(shù)據(jù)“分析者”轉(zhuǎn)變，這兩種角色需要政府同時扮演好。政府不能像以往以收集預(yù)警數(shù)據(jù)為工作核心，而應(yīng)以提高大數(shù)據(jù)預(yù)警信息處理與分析能力為核心，將大數(shù)據(jù)計算技術(shù)推送給巨量預(yù)警數(shù)據(jù)，而不是將預(yù)警數(shù)據(jù)推送給計算技術(shù)。

大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警實踐也給我們留下了許多新課題，需要學(xué)界進行廣泛討論與深入反思。第一，雖然本文強調(diào)大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警取得了一定的實踐效果，但如何實現(xiàn)預(yù)警信息集中化管理、扁平化審核及權(quán)威化發(fā)布？這需要在實踐中進一步摸索與探討。第二，本研究強調(diào)大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警有效實現(xiàn)是有前提的，如何統(tǒng)籌協(xié)調(diào)和拓展大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警發(fā)布手段，以及如何克服基于過去巨量數(shù)據(jù)為未來預(yù)警提供決策支持的局限，類似問題的解決是實現(xiàn)大數(shù)據(jù)預(yù)警的前提。第三，如何充分利用大數(shù)據(jù)時間屬性特點，也是大數(shù)據(jù)預(yù)警能否順利實現(xiàn)的重要條件。大數(shù)據(jù)更新速度非常快，應(yīng)用時效性非常短，實踐中把握其時間屬性存在相當(dāng)難度。例如，用于探測地震和海嘯的傳感器所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)時效性往往只有幾秒鐘，在此之后就基本失去意義了。第四，如何讓巨量“盲數(shù)據(jù)”活起來，這是大數(shù)據(jù)預(yù)警另一個實踐難題。政府掌握了巨量及關(guān)鍵數(shù)據(jù)，但這些數(shù)據(jù)大多處于休眠狀態(tài)，如何讓這些“盲數(shù)據(jù)”發(fā)揮出應(yīng)有的活力，這是影響大數(shù)據(jù)預(yù)警成效的重要問題。第五，在大數(shù)據(jù)背景下，如何提升公眾主動獲取與運用預(yù)警信息的意識，也是非常關(guān)鍵的現(xiàn)實問題。在沒有充分調(diào)動公眾預(yù)警積極性和提升預(yù)警意識情況下，一味強行推進大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警實踐，可能會導(dǎo)致適得其反的結(jié)果。

總之，筆者無意強調(diào)大數(shù)據(jù)災(zāi)害預(yù)警具有“無比優(yōu)越性”，但的確認為它有助于擺脫傳統(tǒng)災(zāi)害預(yù)警存在的種種弊端，促使預(yù)警工作重心從確證“因果關(guān)系”向“相關(guān)關(guān)系”、從行政化向“互聯(lián)網(wǎng)+”預(yù)警、從“感性治理”向“量化治理”、從“應(yīng)急治理”向“源頭治理”轉(zhuǎn)變，從而為學(xué)界、政府和實務(wù)界提供極具啟發(fā)意義的研究范式、政策實踐和模式借鑒*感謝陽江市氣象局朱江文副書記、周琳科長大力的資料支持，感謝各位專家的匿名審稿意見，當(dāng)然文責(zé)自負。。

[1] 雷戰(zhàn)波等(2005).企業(yè)危機預(yù)警理論及其對我國社會危機預(yù)警的啟示.中國行政管理,2.

[2] 李全敏(2013).災(zāi)害預(yù)警與德昂族農(nóng)耕活動中的物候歷.西南民族大學(xué)學(xué)報(人文社會科學(xué)版),10.

[3] 李祥飛、閻耀軍(2016).基于復(fù)雜系統(tǒng)理論的公共危機預(yù)警方法研究.大連理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),1.

[4] 林蓉輝(1999).減輕自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)國際討論會在德國舉行.國際地震動態(tài),3.

[5] 馬 奔、毛慶鐸(2015).大數(shù)據(jù)在應(yīng)急管理中的應(yīng)用.中國行政管理,3.

[6] 潘 攀(2010).基于系統(tǒng)論的公共危機預(yù)警機制探析.社會科學(xué)家,8.

[7] 陶 鵬、童 星(2013).從碎片到整合:災(zāi)害公共預(yù)警管理模式的嬗變.中州學(xué)刊,6.

[8] 童 星(2008).社會學(xué)風(fēng)險預(yù)警研究與行政學(xué)危機管理研究的整合.湖南師范大學(xué)社會科學(xué)學(xué)報,1.

[9] 肖群鷹、朱正威(2008).危機預(yù)警中的政府信息管理與調(diào)控——基于人口安全預(yù)警系統(tǒng)的研究.中國行政管理,8.

[10] 徐 華、薛恒新(2009).風(fēng)險預(yù)警與應(yīng)急管理研究.管理現(xiàn)代化,1.

[11] 張海波(2016).面向風(fēng)險社會的知識生產(chǎn):多學(xué)科研究共同體的緣起、形成與發(fā)展.風(fēng)險災(zāi)害危機研究,1.

[12] 張小明(2006).公共危機預(yù)警機制設(shè)計與指標(biāo)體系構(gòu)建.中國行政管理,7.

[13] 周利敏(2016a).離災(zāi)、生態(tài)保育與永續(xù)社區(qū)發(fā)展.大連理工大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),1.

[14] 周利敏(2016b).韌性城市：風(fēng)險治理與指標(biāo)構(gòu)建.北京行政學(xué)院學(xué)報,2.

[15] Australian Government Information Office(2013).The Australian Public Service Big Data Strategy.http://www.finance.gov.au/sites/default/files/Big-Data-Strategy_0.pdf,2017-03-06.

[16] A.Bifet(2013).Mining Big Data in Real Time.Informatica,37.

[17] H.Chen,et al(2012).Business Intelligence and Analytics:From Big Data to Big Impact.MISQuarterly,36(4).

[18] N.Couch & B.Robins(2013).BigDataforDefenceandSecurity.http://www.rusi.org/ downloads/assets/RUSI-BIGDATA-Report-2013.pdf,2016-12-24.

[19] P.T.Decker(2014).Presidential Address:False Choices,Policy Framing,and the Promise of “Big Data”.JournalofPolicyAnalysisandManagement,33(2).

[20] W.Fan & A.Bifet(2013).Mining Big Data-Current Status,and Forecast to the Future.SIGKDDExplorations,14(2).[21] Tomio Geron(2011).CantheU.N.UseBigDatatoRespondtoGlobalDisasters?.https://www.forbes.com/sites/tomiogeron/2011/04/26/can-the-u-n-use-big-data-to-respond-to-,2017-03-05.

[22] D.Lathrop & L.Ruma(2010).OpenGovernment-Collaboration,Transparency,andParticipationinPractice. Sebastopol:O’Reilly Media,28(1).

[23] Wenwen Li,et al(2015).Performance Improvement Techniques for Geospatial Web Services in a Cyberinfrastructure Environment-A Case Study With a Disaster Management Portal.Computers,Environment&UrbanSystems,54(2).[24] M.N.Lindy,et al(2001).Auckland Unplugged.PublicationoftheCrisisManagementEuropeResearchProgram,14.[25] A.F.Mohammad,et al(2013).Cloud Computing Monitoring Gateway for Secured Session Management of Big Data Analytic Sessions.AnnualInternationalConferenceonComputerGames,2013.

[26] Su-lin Pang(2015).The Algorithms of Emergency Classification,Decomposition and Sorting for Processing A Catastrophe Risk of Large Data and Its Applications.SystemsEngineeringTheory&Practice,35(3).

[27] S.Shindelar(2014).Big Data and the Government Agency.ThePublicManager,1.

[28] R.Suzanne(2014).TheAustralianPublicServiceBigDataStrategy,ImprovedUnderstandingThroughEnhancedData-AnalyticsCapabilityAIIAResponse.http://www.aiia.com.au,2017-03-06.

■責(zé)任編輯：葉娟麗

The Innovation of Early Warning of Disaster in the Age of Big Data： Take the Center of Information Issuing of Early Warning of Disaster of Yangjiang City for Example

ZhouLimin&LongZhiguang

(Guangzhou University)

This article is not to put excessive emphasis on the unparalled superiority of early warning of disaster in the age of big data, but instead to maintain that it will help us to overcome weak points of traditional one.Data from the center of information issuing of early warning of disaster in Yangjiang City shows us the possibility of the application of early warning of disaster. This initially establishes a unified platform for early warnings, means of early warnings with comprehensive coverage, warning integration of different regions and posts and comprehensive aim of warning releasing.Such theory can be defined from six aspects, namely, revolution of ideas on early warning, establishment of unified platform for information releasing, openness of big data base, participation of third part, active management of the whole process and analysis of technology of data base and its data.System of early warning includes background, middleground and foreground platforms to monitor resources of disaster, predict signals of disaster and forecast damage of disaster respectively.The article maintains that big data has brought remarkable change to the early warning of disaster in its ways of information releasing and means of monitoring disaster, which is beneficial to bringing technology of big data into a full play in decision-making based on early warning, thus improving people’s ability to control the resource of disaster, monitor disaster in an active way and response to emergent events.The early warning of disaster in big data era should further improve initiative in response to disaster of emergent departments at all levels and cooperation of different departments in early warning.Besides, we should also avoid excessive early warning and response to disaster brought by the advantage in fast speed of big data.In addition, the government acts as both collector and analyst of data of early warning. Disaster warning in the age of big data shows the advantage in comprehensive data, but what is more important is that it boasts advantage in early warning, promoting the shift from cause-effect to correlation conformation, from administration to internet plus, from emotional to quantization administration, and from emergent to advanced administration.However, there are some limitations in how to take full advantage of fast speed and its promptness of big data, how to make full use of a banquet of unused data, how to raise the awareness of the general public to gain and apply information of early warning and how to overcome excessive early warning and response to disaster.There is no doubt that disaster warning in the age of big data offers valuable information for scholars’ study, policies making and field exploration.

big data; disaster; risk; early warning of disaster; early warning information

10.14086/j.cnki.wujss.2017.03.011

G203;X43

A

1672-7320(2017)03-0121-12

2016-12-22

2015年廣州市教育科學(xué)十二五規(guī)劃面上重點課題(1201522893)；國家社會科學(xué)基金重點項目(15AZD077)

■作者地址：周利敏，廣州大學(xué)公共管理學(xué)院，廣州大學(xué)南方災(zāi)害治理研究中心；廣東 廣州51006。 Email:xplm9703579@sina.com。 龍智光，廣州大學(xué)公共管理學(xué)院。