服贸会上，院士专家为打造“安全韧性城市”支招

服贸会“智慧城市建设保障高质量发展”国际科技创新论坛9月13日在首钢园举行。针对如何打造安全韧性城市这一话题，多位专家进行了分享。

智慧韧性城市需要“三足鼎立”

中国工程院院士、清华大学公共安全研究院院长范维澄称，突发事件包括自然灾害、事故灾害、公共卫生事件和社会安全事件。要考虑并重视城市规划、建设、运行、发展的全生命周期安全。

他表示，安全韧性城市构建的框架包含4个方面，即风险识别、脆弱性分析与评价、城市应急能力提升、城市基层韧性增强。智慧韧性城市以大数据、人工智能等新兴技术为支撑，旨在提升城市灾时的及时响应、有效抵御、快速恢复等能力，从而尽快恢复到灾前的平衡状态。“加上‘智慧’二字之后，需要‘三足鼎立’，即科学技术装备的发展、管理能力水平的提升和安全文化的发展。”

在介绍清华大学安全学科布局时，范维澄透露，清华大学主校区重点进行学科建设、教学和人才培养，同时建设了两个实验基地，其中，昌平基地的结构坍塌事故模拟实验平台是国内整体规模最大的振动实验系统，综合性能处于世界同类振动系统前列。“预计一年后，设备将全部安装完毕进行运行。”

另一个基地——合肥基地可以揭示巨灾发展与灾变规律，提供应对科学水平。基地内的巨灾环境模拟实验平台可以模拟台风、超强日照、暴雨、冰冻、湿热等环境和灾害。基地还设有桥梁安全监测与诊断实验平台、城市地下管网安全监测与智能诊断实验平台、建筑火灾智能监测预警实验平台。“我们认为，安全工程要获取关键数据需要大型的实验设施，不能仅通过计算机模拟进行风险评估。除了科学研究之外，这些平台也能支撑安全应急产业的发展。”

谈及智慧韧性城市未来的发展趋势，他认为是“大模型在安全应急领域应用”，另外要特别注意超常规安全风险。在科学研究领域，要加强关键基础设施复杂系统研究，建立基于风险推演的风险评估理论体系，辨识其薄弱环节，加强对极端风险冲击的作用机制的研究。

推动公共安全治理模式向事前预防转型

原国务院参事、原国务院应急管理专家组组长、原国家减灾委专家委副主任闪淳昌说，近年来，全国安全形势得到全面加强，各类事故的死亡人数不断下降。但公共安全形势稳定好转的同时，公共安全和应急管理工作面临一系列风险挑战。

首先，自然灾害的突发性、异常性和复杂性在增加，极端性凸显。另外，我国的安全生产还处在脆弱期、爬坡期和过坎期，存量风险和增量风险交织叠加，形势依然严峻。同时，公共卫生事件的突发性和严重性带来新的重大挑战，不确定性更加明显。再者，社会安全风险多样化、复杂化、突发性更加明显。从地域上看，高风险的城市和低设防的农村并存。“各类风险相互作用、影响、叠加。”

如何应对这些风险？他认为，提高公共安全治理水平，推动公共安全治理模式向事前预防转型。“应急管理是全灾种、全过程、全方位、全社会、全手段的管理。建设安全韧性城市，就得坚持系统治理、依法治理、综合治理和源头治理。”同时，要坚持底线思维。要深刻认识我国灾害种类多、分布地域广、发生频率高，造成损失重的基本国情，立足防大汛、抗大险、救大灾。要依靠科技进步和信息化，推动大数据、云计算、人工智能、区块链等现代科技与平安建设深度融合。

闪淳昌表示，还要提高干部应对危机与风险的能力，包括研判力、决策力、掌控力、协调力，舆论的引导能力和学习能力。坚持“五早”，即早发现、早报告、早研判、早处置、早解决。要编制全方位立体化的公共安全网，构建社会治理共同体。

结合“一感多识”提高风险识别准确性

北京邮电大学教授、北京市城市安全生产综合监管工程技术研究中心主任胡燕祝介绍了城市地下空间安全面临的挑战。

他表示，我国地下空间的改造利用起步比较晚，1978年开始进行地下人防工程改造，1988年首次提出地下城市空间的概念，1997年颁布了《城市地下空间发展利用管理规定》，2015年，综合智能交通体开始出现，同时与城市的轨道交通相连。

尽管我国地下空间发展起步晚，但增长速度快，且具有开发强度大、规模体量大等特点，人均地下空间规模达3.8平方米。地下空间功能向多功能复合转变，包括商业综合体、停车场、地下交通、市政设施管道等。但地下空间高速发展，也导致各类型灾害事故频发，其中火灾和水灾占比较大，近5年呈现递增趋势，2022年占比达71%。

他表示，目前地下空间发展面临三方面问题，一是早期规划设计无法适应当前大规模复合地下空间，二是复合地下空间底数不清，原有安全防控手段无法满足发展需求，三是新技术带来新的隐患和挑战，比如网络安全风险等。

针对这些问题，胡燕祝认为在风险感知方面，应分析地下空间“视听嗅触味”信息，结合“一感多识”的识别优势，提高风险识别和预警事件的准确性，即通过一个传感器和后端的人工智能、大数据手段，能够感知分析出更多信息。另外，基于大模型等技术实现对地下空间的场景理解，自主关联和推理多重风险叠加及耦合关系，实现灾害动态演化的过程推理。