摘 要：城市生命线系统关乎城市正常运转，但脆弱性凸显，数字感知技术为其安全韧性塑造带来机遇。本文旨在探索基于数字感知的城市生命线系统安全韧性塑造路径。通过多源数据采集整合，运用统计学与机器学习方法构建风险监测预警模型，制定应急响应策略，设计系统优化与协同机制。研究表明，该路径可提升城市生命线系统应对风险能力，保障城市安全稳定运行，为相关领域实践提供参考。

关键词：数字感知；城市生命线；安全韧性；路径

城市生命线系统是城市运行根基，却易受自然灾害与人为因素影响而脆弱不堪。与此同时，数字感知技术迅猛发展，为强化其安全韧性带来契机。传感器、物联网、大数据与人工智能等技术，有望助力精准感知系统状态、预测风险、高效应急与优化协同。在此背景下，深入研究基于数字感知的城市生命线系统安全韧性塑造路径，对保障城市持续稳定运行意义重大，遂开展此项探索以寻有效应对之策。

一、研究背景

1.城市生命线系统的重要性与脆弱性

城市生命线系统是城市正常运转的基础保障，却也极具脆弱性。以供水系统为例，它为居民生活和工业生产提供必要水源，一旦中断，城市生活将陷入瘫痪，工业企业停产停工，造成巨大经济损失与社会不稳定。供电系统同样关键，停电会影响医疗救援、通信联络、交通秩序等关键领域。然而，地震、洪水等自然灾害，以及日常施工不慎等，都可能破坏这些系统。随着城市规模扩张与基础设施老化，其脆弱性愈发凸显。

2.数字感知技术发展机遇

与此同时，数字感知技术迎来发展机遇。传感器技术微型化、高精度且低成本，可广泛部署于城市生命线系统各环节，如压力传感器监测供水管道压力等。物联网技术将分散传感器连接成网，实现数据实时传输交互，方便管理者远程获取设施运行数据。大数据技术为海量感知数据存储、分析提供支撑，能挖掘数据背后的规律。人工智能技术基于大量数据学习，可对城市生命线系统风险进行智能预测与诊断，提前预判供水管道泄漏位置、分析电网故障类型原因等，为系统安全管理提供强大技术动能[1]。

二、数据描述

1.数据来源与类型

城市生命线系统的数字感知数据来源广泛且多元。一是传感器网络，分布在供水管道、泵站、变电站、通信基站等设施上的各类传感器，持续采集压力、流量、温度、电压、电流等物理数据，像供水管道上的流量传感器精确记录每秒的水流量，这些数据反映设施的实时运行状态。二是视频监控数据，遍布城市道路、桥梁、隧道以及关键基础设施周边的摄像头，捕捉图像与视频信息，不仅用于交通流量监测，还能发现如道路积水、山体滑坡威胁道路、非法侵占基础设施周边空间等异常情况。三是物联网设备数据，智能电表、水表、气表等终端将用户的使用数据实时上传，汇总后可分析出区域层面的资源消耗规律与趋势，辅助判断是否存在泄漏或异常高耗能等问题。四是气象、地质等环境监测数据，气象站提供的气温、湿度、降雨量、风速等数据，地震监测部门的地质震动数据，这些外部环境数据与城市生命线系统运行紧密相关。

2.数据特点与挑战

这些数据具有体量大、类型多、时效性强的特点。每天城市生命线系统产生的数据量可达海量级别，且涵盖结构化数据如传感器读数，半结构化数据如日志文件，非结构化数据如视频图像。数据的时效性要求高，例如电网故障瞬间的电流电压数据若能及时分析，可快速定位故障点，哪怕几分钟的延迟都可能导致大面积停电事故扩大。然而，数据处理面临诸多挑战，首先是数据质量参差不齐，传感器可能因环境干扰、设备老化出现误差或故障，导致数据偏差、缺失，如潮湿环境影响传感器精度，长期使用的传感器性能下降。其次，多源数据融合困难，不同类型、不同格式的数据难以直接整合分析，像视频图像数据与传感器数据如何关联匹配是个难题。再者，数据安全与隐私问题突出，城市生命线数据涉及大量居民使用习惯、企业生产信息等敏感内容，一旦泄露可能被不法分子利用，如通过分析水电使用规律推测居民家中是否有人，进而实施盗窃等犯罪行为[2]。

三、方法论

1.数据采集与整合方法

为确保数据的准确性与完整性，在传感器选型上，依据城市生命线不同系统的特点与监测需求，挑选适配的高精度、高稳定性传感器，如在腐蚀性强的化工区域附近的供水管道采用耐腐蚀的压力传感器。安装位置精心规划，在管道交汇处、桥梁关键支撑点等易出问题部位加密布置。同时，建立统一的数据标准与接口规范，将来自不同厂商、不同类型的传感器数据进行标准化转换，如把各种品牌电表的数据格式统一为相同的电量计量单位与数据传输协议。运用数据清洗算法去除异常值、填补缺失值，对于少量缺失数据采用线性插值法基于相邻时间点数据补齐，大量缺失则结合历史同期数据与相似区域数据估算。通过数据仓库技术整合多源数据，把传感器数据、视频数据、物联网终端数据分类存储并建立关联索引，方便后续查询调用，构建起全面、准确的城市生命线数据资源池。

2.风险监测与预警模型构建

基于收集整合的数据，利用统计学方法与机器学习算法构建风险监测与预警模型。以供水管道泄漏监测为例，先对大量正常与泄漏状态下的压力、流量数据进行统计分析，提取均值、方差、偏度等特征参数，建立基于阈值的初步预警，如当流量突变超过一定比例或压力骤降低于临界值时触发警报。再引入机器学习中的决策树算法，依据历史泄漏案例数据训练模型，将管道材质、管径、埋深、周边土壤特性等作为属性特征，泄漏与否作为标签，模型学习后能精准判断复杂情况下的泄漏概率。对于电网风险预警，采用神经网络算法，输入电压、电流、功率因数等多维度数据，经过多层神经元计算，输出电网故障风险等级，从正常、警觉到危险逐步递进，提前告知运维人员采取相应措施，模型还可根据新数据不断自我更新优化，适应城市电网动态变化。

3.应急响应与恢复策略制定

依据风险预警结果，制定分层分级的应急响应策略。

当城市生命线系统出现一般风险时，如局部供水压力小幅波动，启动基层运维队伍巡查检修，通过关闭部分阀门、调整泵站运行参数等常规手段解决。面对重大风险如地震导致多处燃气管道破裂、电网大面积瘫痪，则立即启动高位协调机制，调动消防、武警、专业抢修队等多方力量，按照预先制定的应急预案，优先保障医院、通信枢纽等关键节点的应急能源供应，如调配移动发电车、临时供水车，同时组织大规模抢修作业，修复受损设施。在恢复阶段，利用数字感知数据评估修复效果，如通过持续监测修复后管道的压力稳定性、电网线路的电流传输正常性，确保系统安全恢复到正常运行状态，并总结经验教训，反馈至风险监测与预警模型，完善应急管理体系[3]。

4.系统优化与协同机制设计

从整体优化角度出发，借助数字模拟技术对城市生命线系统进行仿真建模，如构建城市供水管网水力模型，模拟不同工况下水流态势、压力分布，据此优化管道管径、泵站布局，降低能耗与漏损风险。在协同方面，打破部门壁垒，建立跨部门的城市生命线协同管理平台，水务、电力、通信、燃气等部门共享数据、联合决策；日常运行时，遇到极端天气影响多个生命线系统时，统一调度资源。

结论

数字感知赋能下，城市生命线系统安全韧性塑造路径渐明。精准数据采集整合夯实基础，风险监测预警模型洞察隐患，应急响应策略有序应对危机，系统优化与协同机制促进整体提升。经实践验证，此路径能增强城市生命线系统抗风险能力，减少故障损失。未来，应持续完善技术应用，强化部门协同，推动城市生命线系统在数字浪潮中稳健前行，守护城市安宁与繁荣。

参考文献

[1]赵冬月，陈乾，聂士斌，等.多事件下城市生命线系统运营期安全韧性评估方法[J].清华大学学报（自然科学版），2025，65（04）：732-741.

[2]黄永，佘廉.城市生命线系统应急能力：一个基于韧性理论的分析框架[J].城市观察，2023，（05）：123-134+163 .

[3]陈潭，严艳.城市生命线管理的理论命题与实践范式 [J]. 浙江学刊，2020，（02）：88-96.