城市中危化品的管理涵盖生产、经营、存储、运输、使用和处置六大环节，关联企业、设备、人员、车辆、船舶、品类、事件七大要素，涉及到应急办、运输局、环卫、公安等9个政府部门，业务逻辑很复杂，监管十分困难。面对这种局面，政府部门就可通过城市操作系统来实现对危化品的监测预警。首先，城市操作系统利用数据直通车提供的各种接口，实时采集、汇聚政府有关部门的数据及公司制作经营和运输的数据。政务数据（如企业的工商注册信息、年检信息、产量信息、处罚信息等）被存储到结构化数据模型中；仓库的传感器，运输车辆的GPS轨迹，工厂用水、用电的信息被存储到时空数据模型中；工厂和街道摄像头采集的视频数据则以非结构化数据模型存储起来。利用城市操作系统中的时空数据引擎，人们为这三类数据都做好索引，并提供高效的查询算法。例如，对于危化品运输车辆不断产生的轨迹数据，我们大家可以计算其驻留点，并通过将计算出的驻留点与危化品公司进行高效的匹配来察觉缺陷。如果危化品车辆多次停靠某个关停的危化品企业，则说明 这个企业存在非法复工生产的可能性，这时应该及时通报有关部门做出详细的调查。因为在不具备合格生产条件下生产危化品是导致危化品事件的根本原因之一。此外，如果车辆多次停靠的地点附近没任何在册的危化品企业，也没有饭店和加油站一类的兴趣点，则有很大概率说明这些车辆在给黑工厂和小作坊运送货物，这也是很危险的。

  另外，时空数据引擎通过把危化品车辆产生的 实际运行轨迹和车辆提报的规定路线作对比，一经发现危化品车辆偏离规定路线，可以在第一时间预警。同时，利用时空数据引擎的可达区域查询功能，可提前预判该车辆5分钟内可能到达的区域，并通知这些区域内的交警在适当的位置做拦截。基于数字孪生的紧急事件研判和处置化品车辆的运输轨迹、危化品企业的地域分布、生产经营数据、仓库管理数据和城市各区域的人口密度，并结合之前出现的危化品事故，我们大家可以预测各地区的危化品风险指数，对于高潜在风险的区域提供预警信息，防患于未然。由于部分数据（如企业的经营数据）并不一定都在政府部门，我们大家可以利用联邦数字网关来实现企业和政府数据的知识共享，在保证双方原始数据不离开各自服务器的前提下，实现危化品的监测预警。最后，利用城市操作系统的数字孪生系统我们大家可以清晰地看到预警车辆当前的状态和位置和未来可能到达的区域。然后，我们大家可以在 地图上直接查找到周边的警力信息，通过鼠标直接 点击某个具体的警员，下发具体任务（包括车辆信息、当前线路以及未来可能要经过的路口等信息）。之后，能够最终靠在数字孪生系统中调取的摄像头信息来查看交警的拦截和处罚过程。这些过程都在虚实交互中完成，把人的智能和数据智能深入地融合在一起。智能城市已确定进入快速地发展的新阶段，需要一个数字底座来解决城市数据的采集、汇聚、共享、分析和展示问题，也需要一个数字基地来支撑众多的城市应用，并让众多企业一起参与智能城市的建设，共同构建数字产业。城市操作系统作为雄安新区的数字基石已经投入到正常的使用中，汇聚了全域数据，支撑了雄安新区上层应用系统的建设和运行，填补了智能城市发展的空白。同时，城市操作系统还在南通国家级市域治理现代化标杆项目、“智慧大藤峡” 国家级水利工程标杆项目、“新国门”大兴机场等一系列重点项目和场景中得到应用，将成为智能城市发展的主引擎。

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