今天跟一个客户交流系统建设思路。一方面是应对全省数字化改革要求和全省应急信息化建设试点要求，另外是希望找到一个能够实施风险预报引擎可以落地的项目。但现实的问题是，一个各类灾害风险本身很低的地方，对于常规的灾害风险的诉求并不明显。一方面区域本身并没有经历特别严重的台风、暴雨等灾害的历史，另外一方面防灾减灾能力的增强致使常规的灾害无法对人民生命财产安全造成影响。这实际上是目前大多数城市应急管理部门负责人所持有的心态。但是，去年郑州的特大暴雨灾害事件告诉我们，风险的程度并不仅仅是发生概率所影响的，二是发生概率与一旦发生所带来的损失共同决定的。所以，当我们考虑极端天气的时候，任何一个负责人都不能将概率设置为零，那么一旦像郑州这样的强降雨事件发生，整个地区将会是怎样的情况，应急管理部门又将采取怎样的措施来应对就显得至关重要了。
我一直觉得应急救援指挥这样的系统，缺乏足够的使用场景和频次，有种养兵千日用兵一时的感觉。但是在没有实际业务压力下养出的兵真的能够打胜仗吗？如果没有日常的演习，不对作战能力肯定会受到影响，如果没有演练防灾减灾救灾的工作同样会打折扣，一个软件系统如果没有仿真模拟的过程，可能同样是灾难性的。所以，业务过程的仿真演练不仅能够支撑业务工作开展，同时也支撑业务系统自身功能迭代和完善。
极端天气下的仿真模拟与实战应用的最大差异在于输入数据的可预置。我们可以围绕整个流程，对每个环节的输入进行配置。包括致灾因素的时空序列值，承灾体的空间分布和属性值，当然中间设涉及的风险识别、评估模型等模型本身具备参数人工和自动调配的功能。从这个角度来说仿真模拟就是将实施监测数据更换为用户预置数据，同时在执行过程中可以对流程启停进行控制，对模型的参数和运行进行干预。目的是发现不同致灾条件和决策输入下，系统将做出怎样的反应。仿真模拟加速数据变换、决策输出、反馈调整，迭代优化的过程，能够帮助业务单位通过实际演练熟悉业务流程，发现不足。能够运用仿真模拟数据的拟合和回归，实现对模型参数的动态调整，让模型不断优化。仿真演练帮助提炼和优化预案，形成更服务本地实际需求的决策清单。
在技术层面，数据的同化，自动化的系统调度过程，智能化的业务分析是需要关注的重点。最终，还是停留在数据的持续完善和模型的迭代优化这两件要务上。
