[ 導讀 ] 目前，國內防災減災方面的統計數據還不夠科學準確。那些重特大突發災害，時常面臨現場實時信息紛繁復雜且高度動態變化，政府、民間、社會與受災者相互關聯的連鎖反應。這些都使得數據統計在客觀上存在極大困難。

　　今天是中國第六個防災減災日。自2009年起，每年5月12日為全國“防災減災日”。

 　　目前，國內防災減災方面的統計數據還不夠科學準確。那些重特大突發災害，時常面臨現場實時信息紛繁復雜且高度動態變化，政府、民間、社會與受災者相互關聯的連鎖反應。這些都使得數據統計在客觀上存在極大困難。

 　　而大數據時代的到來，使得人們可以將上述問題化繁為簡，從海量、分散、實時變化的災情數據中挖掘出有價值的信息，通過分析獲取當前狀況的總體描述，進行態勢推演，綜合研判和決策，及時提供給最需要的人。

 　　有專家日前向記者表示，全面深化防災減災改革，應當是在大數據視野下，并以大數據為條件進行。

 　　原因不難理解。首先大數據能夠驅動預警預報的精確度。2013年，美國邁阿密發生了一起惡性的交通事故，警察開快車把人撞死了。有一位記者懷疑警察這個群體長期開快車，屢屢發生這些事故。他利用美國的信息公開法進行申請后，獲得當地所有警車通過交通收費站的記錄。他選取其中兩個收費站計算之間的距離、時間的記錄，距離除以時間就是車速。他通過計算其中的100萬條數據記錄發現，在8個月的時間當中，有5100輛警車的平均時速超過150公里。此數據新聞報道后，引起當地警務部門的大地震，解決了一個巨大交通災難的隱患。

 　　同樣的案例還包括，2011年，中國氣象局對A、B星及風云系列氣象衛星反饋的數據進行監測和分析，準確地預警湘黔凍雨，相關部門緊急通知防凍雨準備，避免了災害的發生。

 　　而且，大數據能夠驅動預警信息時效性。大數據的時效性，在于對海量信息的快速正確研判。2011年美國弗吉尼亞州發生地震，距離幾百公里外的紐約州居民首先在微博上看到弗吉尼亞地震的消息，紛紛跑出屋外，幾秒鐘之后才感受到震感——信息傳播的速度比地震波還快。

　　在醫療領域，中國疾病預防控制中心正與百度開展大數據合作，將建成國內首個流感預測系統。

 　　理論上講，災害發生后，大數據的功能可以加倍放大，每個人都可成為社會傳感網絡的一個觸角，并以一種沒有提前規劃卻及時有效的方式監測和推動事件進程，如發布危機預警、傷亡情況，發布避難場所信息，請求救援，尋找親人等，海量涌現的數據信息在網絡平臺上下呼應，相互關聯，瞬間積聚裂變式的能量打通擁堵災情的“任督二脈”，這都讓傳統的災情監測、信息公開手段望塵莫及。

 　　汶川地震時，網絡上便迅速匯集了來自全國各地描述震感的帖子，包含時間、空間和震感描述的信息，通過網民群體的自查，迅速將震中鎖定到四川綿陽附近，從地震感知、信息辨識、信息分類到確定震中和災情，均在很短時間內同步完成，比中國地震局和政府公布信息要快速和有效得多。

 　　據介紹，在救災過程中，有一女大學生在網絡上發布了一條非常有價值的空降坐標信息——這個位置原本是打算修建大禹祭壇的地方，非常適合直升機空降。為使這條信息不被淹沒，大量網民持續不斷地自愿投入時間和精力來“頂”這份帖子，終使其為大眾所關注，引導了相關救災行動。

 　　大數據下，數據的獲取分析將全社會共享，而非統計部門一家獨享。在同樣數據需求下，人們不再是只聽統計部門一家之言。在發布統計結果上，僅僅告訴別人一個結果（如蘆山地震直接經濟損失是851.71億元）是遠遠不夠的，還需要通過可視化、交互等方式給予民眾更為詳盡的信息。正是由于數據的大量存儲和共享，統計數據發布的公開透明程度將會越來越高，民眾的質疑將會越來越少。

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