夏晓菁

近年来，随着城市的发展和各项要素的增加，城市管理的对象从类型到数量的增长异常迅猛，城市管理和社会管理无法适应特大城市的经济社会发展对提升公共事务质量和公众满意度的需求，而大数据、物联网等新一代互联网技术的出现为解决城市管理矛盾提供了良好的契机。

为了破解城市管理困局，在城市管理中充分利用物联网、云计算、移动互联网、大数据等新一代技术，强化信息获取自动化、监督管理精细化、业务职能协同化、服务手段多样化、辅助决策智能化、执法手段人性化，最终实现城市管理要素、城市管理过程、城市管理决策等全方位的智慧化，已经成为必然趋势。

在这样的背景下，以大数据思维为核心，市绿化市容局信息中心在其他相关业务部门的支持下，对上海绿化和市容管理数据进行了细致的调研与分析；通过对历年来积累的绿化和市容管理数据的基本框架与功能含义的梳理，以及对数据与业务的关联分析，提出了数据辅助决策的对策和建议。

上海市绿化市容遥感和地理信息系统

上海市绿化市容统计信息管理平台

上海市政府数据资源服务平台

一、绿化和市容管理数据的现状与问题

经过多年的信息化建设，市绿化市容局已经累计建成系统共计28套，其中27套系统在用，1套系统基本停用。这些系统多数是以某一条线业务为主线而建立的具有较强专业性的系统，也有部分是针对一个区域或部门进行管理的系统。这在一定程度上反映出我们在业务、信息化与数据采集方面所具有的特点：

1．各项业务之间的关联性不是全局性的，而是局部的，同时这种联系偏多于间接的弱联系。

2．信息化建设总体上并没有一个统一的系统性规划，是陆续根据业务发展与信息化建设发展的需要而建立的。

3．基本按照自身业务要求来采集数据，所采集或者涉及到的数据是一个最小必要集合，数据的范围比较有限。

4．已有数据的类型往往是对具体业务处理结果的痕迹性记录，或是概要性统计数据，缺乏常态化信息的积累。

二、绿化和市容管理数据的分析

根据与业务关联的紧密程度与系统对于开展绿化和市容管理业务的重要性，我们主要针对其中的19套系统进行了详细的数据梳理。

通过梳理，整理出重点业务数据表332个。依据这些数据承载的信息内容对市市容与绿化管理局业务的重要程度，划分重要字段共计2982个，一般字段共计4726个。根据这些数据表中所含有的字段使用的频率和所属的行业划分了基础字段与行业字段，其中，基础字段3501个，行业字段包括1174个电子政务、1733个绿化、853个林业8、61个城管、361个环卫和25个市容。

政府部门在出台社会规范和政策时，通过对大数据整理和分析，探寻数据间的相关性，从中找到隐藏在数据背后的规律性信息，并将数据的处理分析结果转化为政策决策的依据，这样就可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，从而提高决策水平和服务的效率。

针对对大多数市民影响比较大的主要业务，对19套系统332个数据表单中的数据进行搜索，结果发现与现有系统中数据关联度比较高的、且可以获得前置性信息的主要是实时的信息，诸如生活垃圾物流数据、渣土系统数据等。

三、现阶段数据应用策略

由于对信息化建设的路径依赖，我们目前建成系统中所涵盖的数据多为以状态记录、统计结果为主的结构化数据，暂时无法达到大数据定义中的个体、微观的客观数据的水平。因此，现阶段对于这些数据的利用将主要集中在支撑各主要业务控制性指标与管理指标的计算，使以定性为主的现有考核指标操作向定量转变。

1.支持关键管理指标计算。现有数据可以直接支持12项“十三五”规划指标中接近70%的指标计算（见下表），其他几项指标诸如湿地保有量、湿地保护率、综合物种指数所需数据时效性较强，森林生态服务功能年价值量的计算则需要大量环保相关算法。现有数据虽不能直接支持这几项指标的计算，但可起到辅助支持作用。

2.支持评价指标定量化评估。根据市绿化市容局制定的《上海市市容环境综合管理达标、示范街道（镇、乡、工业区）考评办法》（沪绿容〔2015〕213 号），对街道（乡镇）考核指标涵盖道路设施整洁（包括小区通道）、门前管理有序（包括小区公共部位）、立面完好清洁（包括在道路上的可视范围内）和垃圾投放规范等。市容环境综合管理达标考评中多采用巡查打分形式，主观性较强，评价考核标准难以统一。

现阶段可从两个方面来加强考核的定量化：一是根据轻重缓急研究和制定评价指标的定量化操作细则，例如道路环境指数的研究；二是根据数据来反映与评价相关的内容，使评价有据可依。如对街道（乡镇）考核以“行政事务受理系统”业务数据为基础，对投诉业务数据的反映地址字段进行分词处理，获得对应街道（乡镇）的投诉记录集合，对投诉记录集合按照反映内容维度进行统计，获得考核时间范围内某街道（乡镇）投诉某类事件的频数，以此评价打分。

四、对当前和未来数据管理与决策的建议

经过多年的信息化建设，市绿化市容局已经积累了大量城市管理的基础数据，如基础地形图、三维建模数据、卫星遥感影像数据、城市实景数据、基础网格数据等地理空间数据，这为数据的空间分析、聚类分析、辅助决策等提供了重要载体。此外，还在实际业务应用中不断拓展了城市市容绿化管理部件数据（涉及公用设施类、道路交通类、市容环境类、园林绿化类、房屋土地类、其他设施等）、城市市容绿化管理事件数据（涉及市容环境类、宣传广告类、施工管理类、突发事件类、街面秩序类以及扩展事件类等）、历史业务数据（历史案卷数据、历史统计数据、历史考评数据等）、专业管理数据（涉及城管执法数据、绿化执法数据、环卫执法数据、市民投诉数据、工地管理数据市政公用事业数据、风险源数据等）等各种类型的综合数据。基于上述城市市容绿化管理的综合数据，为创新城市管理，提升城市市容绿化管理和公共服务水平提供了必要数据基础。

针对现有数据的特点，当务之急需发动各个相关业务部门参与，对条块分割、重叠和口径大小不一的数据进行清理、合并；并且，针对绿化和市容管理的关键性指标与其他相关政府部门建立数据共享使用机制，在数据的应用策略上，针对不同类型的数据采用不同的分析挖掘方法：基于聚类分析模式城市管理问题的高发分析；基于高分卫星遥感数据智能比对实现专项问题的智能识别；基于LBS（Location-basedService）的城市管理多源数据关联服务。在数据采集方式上，面对绿化和市容管理中产生的新问题和市民对绿化和市容管理的新诉求，可通过诸如遥感动态检测数据、传感器自动采集数据以及社会公众媒体的舆情采集等方式，从过去在工作流程中沉淀、记录数据发展到主动挖掘、过滤数据，预测并指导现有业务。

面向未来，城市管理一定是大数据大显身手的领域。基于大数据视角，站在生产者的和专业分治的角度，转向站在社会公众的角度，更注重作为用户的公众参与以及对公众的服务，更加注重用户参与、用户导向的服务平台设计。此外，大数据强调整体观，做好城市的管理，需要在加强对绿化和市容管理各类子系统的专业化研究和管理的同时，还应对各子系统之间的相互关系和协同作用加强研究和管理。因此，必须建立并贯彻顶层设计的理念，理清绿化和市容管理系统的重点内容、各重点内容之间的内在逻辑关系，妥善地处理城市复杂巨系统局部利益和整体利益的矛盾。

为配合以数据为核心的辅助决策的实现，需要构建一套更符合未来大数据驱动业务管理及决策的管理体制与工作机制。这其中，不仅需要在管理与职责上明确信息部门在数据管理与分析中的地位与职责，配置相应技术力量与外部资源，而且需要从技术上配备新的数据采集终端、建立全新的数据挖掘与综合分析平台。此外，还有针对数据对象本身的管理机制。

（作者:上海市绿化和市容管理信息中心信息科副科长。本文摘自《大数据思维下的绿化市容数据管理与辅助决策研究》课题。）

（本文供图/周 颖）