小众话题:从事件的概率谈灾害性事件的预测与防范

2020-08-14

转自:微信公众号  IT小石匠老常 昨天不是说好了今早有暴雨的吗?暴雨呢?你给我出来,看我能不能掐死你。就在刚才文章收笔的时候,暴雨匆匆忙忙的说:”路上有事儿,耽搁了,现在已经到通州和大兴了,很快就到朝阳,请朝阳群众耐心等待,不好意思,抱歉,抱歉,来晚了,在此郑重承诺,今晚住在朝阳,不走啦“!   说,小概率事件预测比大概率事件预测要困难很多,夏季在北方,预测晴天比预测下雨的成功率要高很多,这里头大有嚼头,一是像下雨这样的小概率事件发生的少,数据积累也少,基于数据验证的天气预报模型,可靠性也许就差一点火候。二是小概率事件发生的几率小,再加上预测不是很准,给公众的心理印象很可能就是预报准确性比较低。南方的朋友们是不是也可以统计或者留意一下,南方的夏季,多雨,下雨是大概率事件,所以你们那嘎达的气象局预报雨天的成功率会不会更高一些呢?   预测成功率与目标概率之间的关系。 一、理论上均等的概率,可实际中未必如此 北京有两座桥,好像有意跟我作对,一座是国贸桥,一座是耿庄桥,一个是在我曾经上班的地方,一个是在我居住的附近;过去很多年的印象统计,表明:国贸桥桥下从西向东;耿庄桥从南向北;被堵是绝对的大概率,十之有八九。我对类似这样的事情很敏感,也很好奇,尝试过各种理由的探寻,感觉好像都不能令我信服。最后只能理解为样本数还是太少、时间遍历还不够长。   二、概率的时间遍历和空间遍历 还是要回到理论,理论说,只要空间遍历和时间遍历足够多,那么概率事件应该是均等的。比如,买福彩彩票,如果你每次都买同样一注,每次都买,中头等奖的概率大约是9.7万年一次,这是时间遍历;如果你花上3500万元人民币一次购买所有的组合,明晚(周四)就会囊括包括头等奖在内的所有奖项,这叫空间遍历。这个案例表明,如果能做到的话,空间遍历是最有效的,因为可以节省9.7万年的漫长等待。这就是我们看到的,很多时候,有很多事儿,不得不扑上很多人力的原因。   三、概率之下的赌博 不管有多少人能认识到概率真正的现实意义,赌依然是这个世界上最刺激的活动之一,美国的拉斯维加斯、中国的澳门都是世界上最著名的赌城,好赌之人乌泱乌泱的涌向赌城,都是希望通过运气(偶然性)来获得有限的时间遍历和空间遍历所难以企及的快感。 翡翠的赌石同样具有这种风险,我曾经写过一篇文章《翡翠赌石:小赌怡情,大赌伤身》(302次阅读,百度可搜),赌石的风险还来自于造假,这对于不懂赌石的人便是雪上加霜、如履薄冰。   实际上,相对于像彩票样本空间近乎无限大、漫无天际的赌,对有经验的人来说,翡翠的赌石还有至少30%的概率是与经验正相关的。我还算是很有经验的赌石玩家,谁手痒痒了,我有止痒的方子给你用。   四、导致概率之不确定因素的原因有哪些 除了刚才提到的国贸桥、耿庄桥这件事外,我能理解到的导致概率问题不确定的因素貌似有三: 1. 微观上确定,但宏观上搞不定 这方面的例子应该比较多,例如我们预测明天去故宫参观的人数有多少?电网的负荷预测,甚至是电力需求侧管理等,从微观上讲,这些个体基本都是有计划的,但是我们无法或者很难掌握这些个体计划,所以导致这类问题就变成了宏观上的不确定,宏观上的不确定,就要用数学统计的方法来搞,无论是基于概率的、基于模糊预测的、基于其他数理模型的。   现在搞电力大数据和人工智能的,的确有不少人想通过计量计费等手段,企图掌握所有用户(居民、企业等)的用电情况,以求最好所谓精准的负荷预测,我想说,通过这些方法获得的用电信息,都表明了过去和当前,并不能代表未来,还只能作为未来预测的一个参考。例如老李家平时就三口人,父母从乡下过来要住上一阵子,然鹅,老李家今后的用电量肯定就会多了一些。   负荷预测应该分类进行,比如:商业用电、机关事业单位用电、企业用电、居民用电,然后进行整合,其中:商业用电、机关事业单位用电、居民用电的宏观规律性很强,跟气温变化、上下班时间、节假日等因素高度相关;预测不是难事儿,居民电表和企业的关口表都是可以获得这些数据的。未来不可控的因素有可能是电动汽车充电。   从微观上讲,企业用电也应该是可以掌握的,因为企业有生产计划,生产计划跟企业生产设备耗电耗能是高度相关的,相对于居民,企业的数量还是很少的,想点办法还是可以获取这些数据的,唯一麻烦的在于:一是如何确定第二产业的制造和加工业企业,他们的生产计划(不同的产品和不同的工艺路线)与企业耗能耗电之间的钩稽关系,也就是说一家企业,从他们下一周的生产计划中,按照不同产品和不同的生产工艺,完全可以计算出所用的水、电、气、热的预计消耗量,而且这个估计应该是比较准确的。有时候实在有点搞不懂那些云计算服务的企业,整天show自己的所谓云监控平台,做的如何如何好、如何如何绚丽多彩,真不如沉下心去,在制造业企业的ERP软件里,做一个Addon,在ERP计划展开的时候,捎带后把有关的能耗给计算出来更有价值。前两年在做电力EPC时,经常会冒出这样的念头和冲动,无奈貌似没有人理解这件事儿。二是如何获取这些数据,这是需求侧管理的范畴,我理解的需求侧管理是一个社会化的大运动,是在更加广阔的领域内实现技术和利益共享的大机制、大协同。而不仅仅电网公司一家的事儿。   最近一年的数据表明,第二产业用电量占比已经超过全社会用电量的七成,所谓做事要抓主要矛盾,大概也就是这个意思。   再例如,被人们作为全球最大、最黑的两个黑天鹅件事:一是英国脱欧;二是特朗普当选,其实也是伪随机事件,只是很多人没有意识到全球经济不确定性导致政治不确定+西方民粹主义泛滥,这些社会因素综合发酵的结果会是什么?   2. 因果关系不可控的 我个人认为,前面所讲的问题应该是伪随机;但因果关系不可控的随机概率问题,应该是真随机。完全不同于明天准备去故宫的3万人当中,其中1.5万人在故宫网站上已经做了申请,另有至少1万人下午就会上网站申请或者明天去现场购票那样的伪随机。你今天(周三)买的福彩,明天晚上开奖才能知晓结果,开奖时候,是很多球球不断碰撞的结果,这种导致随机产生的因果关系在随机的过程中剧烈变化,导致无法预测或者极难预测的情况,可视为真随机。   3.突发事件影响的 突发事件可分三类:天灾、人祸以及天灾或人祸引发的巨大次生灾害。大家熟悉或者经历过的天灾和次生灾害应该不少,例如陨石撞击、地震、洪水、流行病、冰灾、山火以及次生灾害的泥石流、塌方和海啸等。 3.1 天灾从不可预测逐渐走向可预测、可防范 从前,很多天灾是无法预测的,因为基本上都是突发性的,当它们来临时,弱小的人类所能采取的办法,无非是:躲、藏、仰天长叹一声、无可奈何的任其蹂躏。 据说,当年地球霸主的恐龙们就是被巨大的陨石在距今6500万年的时候,猛烈地撞击地球导致长达数十年的遮天蔽日给饿死的或者被烧死的,因为地质学家们在同年代的地层中发现了金属铱的沉积。   但也有不同的学派认为是印度次大陆“计划”与欧亚板块会合,与一个叫冈瓦纳的超级古大陆分离,一路向北的路上,一个叫德干的地方发生了长时间、大规模的火山喷发导致的。为此我还写过一篇文章《要想搞清楚是谁终结了6500万年前恐龙的美好生活,还真不容易》(189次阅读,百度可搜)。   但是随着人类科技能力的增强,随着对自然认识的不断加深,过去很多认为是无可奈何的天灾等突发性事件,越来越可以预测了,只有有了相对可靠的预测,才有可能做更好的防范,才有可能制定更好的应急管理策略。 应急管理应该是建立在预测和监测基础上的“预防为主、防治结合”的策略,而不是现在很多地方出了事赶紧启动所谓应急机制的马后炮儿。关于这方面我有超过至少15年的调查和思考,写过几篇文章,例如《【节日感悟之管理篇】应急管理是安全生产的最后一道屏障》和《应急管理的最高境界是没有“应急”》(百度可搜)   现在留给人们一个很大的难题就是地震预报了,我以前写过一篇文章《【地震预报】从技术上讲,临震预报应该能够实现》(96次阅读,百度可搜),从地震预报的时间跨度上讲,有长期预报、中短期预报、临震预报几种方式,我个人认为,临震预报在技术上是最有可能获得突破的,问题在于政府的审核与发布机制、动员能力以及民众应对心理的培养。 我总结了人类300万年以来三大斗争,绿线是人与自然的都成,从西方神话中的诺亚方舟、到中国神话中的大禹治水、公元前256年李冰父子率众修建的都江堰分水治水工程、再到三峡、黄河小浪底超大型水利枢纽工程,无不体现了人类与自然抗争的历史。随着这些年卫星遥感遥测技术、天文观测、地球物理技术的发展,人类越来越有能力预测和防范自然天灾事件了。 3.2 除了无奈的天灾以外,最遭人恨的就是人祸导致的突发事件了 在人祸型突发事件中,绝大部分都是安全生产责任事故,在这些责任事故中,绝大部分都跟设备有关,例如,我在下面文章中提到的。 1.《OTIS电梯事故的教训与责任》 2011年7月 2.《三门峡719特大爆炸事故:安全大奖掩盖不了罪恶》2019年7月 3.《北京长虹桥交通事故的教训与自我反思》2012年6月 4.《一个Sales对兰州石化爆炸事故的分析》2010年1月 5.《盛华化工重大事故反思:安全生产责任之人鬼“仇”未了》,2018年12月 ..... 杜绝安全生产责任事故,重要的是建立奖惩分明、考核有效、监督有力的安全生产责任体系和制度,同时做好设备,尤其是重要设备、设施的安全运维工作,必要时要加快建设以物联网技术为基础的设备运维监控监测系统。   这方面太有体会了,憋住,罢笔。

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2020-06-28

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2020-06-23

助力企业PeopleSoft运维,保障企业PS系统每一个进程的正常运行,我们的运维团队一直在努力,我们始终坚持不懈。

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2020-04-21

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