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鐵塔大數(shù)據(jù)災(zāi)害分析平臺(tái)
2025年03月17日 10:58:25來源：國(guó)家數(shù)據(jù)局點(diǎn)擊量：33951
導(dǎo)讀目前，我國(guó)災(zāi)害預(yù)防面臨著監(jiān)測(cè)預(yù)警網(wǎng)絡(luò)不健全、實(shí)效性不高、精準(zhǔn)性不強(qiáng)，“三斷”（斷路、斷網(wǎng)、斷電）無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)等問題，亟需建立防災(zāi)減災(zāi)預(yù)警網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)“災(zāi)后救助”向“災(zāi)前預(yù)防”轉(zhuǎn)變的目標(biāo)。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】我國(guó)是世界上自然災(zāi)害影響最嚴(yán)重的國(guó)家之一，災(zāi)害種類多、頻度高，具有明顯的區(qū)域性、季節(jié)性等特點(diǎn)，災(zāi)害損失嚴(yán)重。目前，我國(guó)災(zāi)害預(yù)防面臨著監(jiān)測(cè)預(yù)警網(wǎng)絡(luò)不健全、實(shí)效性不高、精準(zhǔn)性不強(qiáng)，“三斷”(斷路、斷網(wǎng)、斷電)無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)等問題，亟需建立防災(zāi)減災(zāi)預(yù)警網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)“災(zāi)后救助”向“災(zāi)前預(yù)防”轉(zhuǎn)變的目標(biāo)。中國(guó)鐵塔基于全國(guó)210萬(wàn)座鐵塔，組建全球最大物聯(lián)數(shù)據(jù)感知網(wǎng)，提供災(zāi)害早期識(shí)別、災(zāi)情高效研判、精準(zhǔn)鎖定“三斷”地區(qū)以及應(yīng)急處置輔助決策等服務(wù)，有效提升災(zāi)害監(jiān)測(cè)、分析與預(yù)警等應(yīng)急管理水平，降低各類自然災(zāi)害帶來的經(jīng)濟(jì)損失。
 
　　一是深度融合氣象、水利、交通等跨行業(yè)多源數(shù)據(jù)。通過匯聚鐵塔自有水浸、停電、離線等監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合高頻率數(shù)據(jù)采集和AI算法，確保及時(shí)捕捉各種自然災(zāi)害變化。同時(shí)，基于鐵塔所在區(qū)域部署的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，對(duì)原始數(shù)據(jù)有效進(jìn)行粗篩和精選，通過AI算法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析處理，形成了算力一張網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合貫通。
 
　　二是構(gòu)建數(shù)據(jù)處理與分析平臺(tái)，深入挖掘分析匯聚數(shù)據(jù)。鐵塔大數(shù)據(jù)平基于容器集群化部署、多主節(jié)點(diǎn)、負(fù)載均衡、高可用機(jī)制，采用分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)存儲(chǔ)海量的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。通過大數(shù)據(jù)和人工智能算法技術(shù)，結(jié)合歷史受災(zāi)數(shù)據(jù)，構(gòu)建了四級(jí)災(zāi)害評(píng)估模型，實(shí)時(shí)分析災(zāi)害嚴(yán)重程度，提升災(zāi)情研判效率和準(zhǔn)確率，為搶險(xiǎn)救援、應(yīng)急通信提供科學(xué)、高效、智能的數(shù)據(jù)支持，為自然災(zāi)害應(yīng)急處置提供多維度、全過程、全方位的信息支撐，提升自然災(zāi)害智能化預(yù)警水平。
 
　　三是構(gòu)建分布式架構(gòu)，嚴(yán)格管控終端設(shè)備接入。為保障大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理，平臺(tái)采用分布式計(jì)算架構(gòu)，包括以k8s集群為業(yè)務(wù)運(yùn)行集群、容器中間件和數(shù)據(jù)庫(kù)等主從集群、GPU算力集群以及容器鏡像倉(cāng)庫(kù)、對(duì)象存儲(chǔ)集群。為防止非法接入，平臺(tái)嚴(yán)格管理各類連接到平臺(tái)的終端設(shè)備，確保設(shè)備身份合法、軟件版本安全可靠，通過監(jiān)測(cè)和記錄用戶登錄行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常登錄情況。
 
　　四是基于早期識(shí)別與高效研判，提升自然災(zāi)害智能化預(yù)警水平。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)全國(guó)各個(gè)地區(qū)，離線、停電率等異常情況，結(jié)合離線、停電等異常數(shù)據(jù)，政府部門可迅速啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，組織群眾轉(zhuǎn)移避險(xiǎn)，減少人員傷亡。自2022年應(yīng)用以來，累計(jì)發(fā)布災(zāi)情預(yù)警短信5762萬(wàn)條，配合聯(lián)動(dòng)預(yù)警廣播138萬(wàn)次，聯(lián)合應(yīng)急管理部出具災(zāi)害監(jiān)測(cè)快報(bào)921期，輔助決策各地轉(zhuǎn)移人員166萬(wàn)人次，累計(jì)成功預(yù)報(bào)地震災(zāi)害189起(其中5級(jí)以上地震18起)，地質(zhì)災(zāi)害1683起，避免直接經(jīng)濟(jì)損失322.18億元。
 
　　五是強(qiáng)化自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理，破解災(zāi)害檢測(cè)預(yù)警難題。項(xiàng)目為國(guó)家應(yīng)急管理部構(gòu)建災(zāi)害監(jiān)測(cè)分析預(yù)警模型，并為全國(guó)各級(jí)應(yīng)急管理部門、國(guó)家消防救援局、國(guó)家礦山監(jiān)察局等單位提供地震、洪澇、臺(tái)風(fēng)、山體滑坡、泥石流、森林火災(zāi)等應(yīng)急監(jiān)測(cè)服務(wù)，大幅提升自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警和指揮救援智能化水平。同時(shí)，避免各省分級(jí)重復(fù)建設(shè)自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)，累計(jì)節(jié)約重復(fù)投資約2800億元，節(jié)約數(shù)據(jù)維護(hù)費(fèi)用1.2億元。
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