在城市规划设计中人机环境系统深度态势感知的发展过程中，渐进性与突发性相互交织，共同推动着预警与报警机制的完善。渐进性体现在从基础数据的持续收集、分析，到对态势的逐步深入理解与精准预测，是一个不断积累、优化的过程，如网络安全态势感知系统通过深度网络节点数据的长期监测与分析，逐步提升对潜在威胁的预警能力。突发性则强调在面对突发性事件时，态势感知系统能够快速捕捉异常信号，及时发出警报并做出响应，如在公共卫生事件中，通过监测社交媒体上的异常情绪表达等微小变化，提前发现潜在危机，实现微量预警，以便迅速采取措施应对。这种渐进性与突发性的结合，使得城市规划设计中人、机、环境态势感知系统能够在稳定发展的同时，具备应对突发情况的灵活性和高效性，为各领域提供更全面、精准的安全保障。

一、态势感知的渐进性

（1）数据收集与察觉

态势感知的渐进性体现在从基础的数据收集开始，逐步深入感知态势。在数据层，需要收集多来源、多模态、多维度的数据，这是态势感知的基础。在察觉层，通过算法工具解析社会传感数据的多维特征，获取有价值的内容、时空和情感信息。

（2）态势理解与预测

在理解层，基于业务领域知识与任务目标对数据要素进行全面分析，将数据要素映射为有管理学意义的操作指标。在预测层，通过逻辑推理预测可能发生的事情。整个过程是一个由浅入深、逐步推进的过程，需要不断积累数据和分析，才能更好地理解态势并做出预测。

（3）案例简析

a、网络安全态势感知案例

某运营商集团客户为满足网络安全需求，建立安全管理平台。在该案例中，态势感知系统通过持续收集网络节点的威胁发现信息和态势感知信息，基于网络安全层面采集与安全相关的信息。系统对收集到的数据进行多维度挖掘和分析，预测网络环境中可能存在的威胁，从而确定待防御对象信息。这一过程体现了态势感知的渐进性，即从基础的数据收集开始，逐步深入分析和预测，最终实现对网络安全态势的全面感知和精准预测。

b、食品安全大数据态势感知平台案例

某市构建的食品安全大数据态势感知平台，按照“全量数据融合、全域态势感知、全面风险预警、精准监管服务”的目标，实现数据的实时全量采集和全面动态感知。该平台通过长期积累和分析食品安全相关数据，逐步提升对食品安全风险的预警能力，最终实现预警精准化和监管效能的提升。

二、态势感知的突发性

（1）异常数据的监测

态势感知的突发性体现在对异常数据的监测和报警。例如，当检测到异常操作、异常行为、异常数值等紧急告警时，需要立即对对应的网络节点进行安全防御，断开网络访问，并对网络环境进行故障处理。

（2）事件的快速响应

在面对突发性事件时，态势感知系统需要能够快速响应，提供危机的早期警报，以便及时采取措施。例如，通过社交媒体帖子中异常频繁出现的灾难相关的关键词，结合地理空间中的推文数量和用户数量变化规律来提取时空异常值，从而实现对城市极端事件的快速响应。

（3）案例简析

a、医院急诊突发事件处理案例

在某医院突发公共卫生事件应对中，医院通过实时监测和数据分析，及时发现疫情迹象，并全面掌握疫情传播的范围、速度和影响程度。当监测到异常情况，如疫情数据的突然变化或异常高的感染率时，系统立即触发告警，医院迅速启动应急响应机制，采取防控措施。这体现了态势感知的突发性，即在面对突发性事件时，系统能够快速响应并提供危机的早期警报。

b、AI着舰指挥官处理紧急情况案例

在AI着舰指挥官（ACO）协助飞机在航空母舰上安全着舰的场景中，当飞机在夜间准备着舰时突然遭遇强风和海浪干扰，导致飞行姿态不稳定，着舰难度大幅增加。AI着舰指挥官需要迅速做出决策，确保飞机安全着舰。这体现了态势感知的突发性，即在面对突发的环境变化时，系统能够快速感知并做出准确的决策。

三、微量预警

（1）早期信号的捕捉

微量预警是指在事件发生初期，通过捕捉微小的信号和变化来进行预警。例如，在公共卫生场景中，通过监测社交媒体上的异常情绪表达，可以提前发现潜在的危机或事故。

（2）精准预测与干预

微量预警需要对数据进行精细的分析和处理，以便在事件尚未完全显现之前就做出准确的预测和干预。这需要态势感知系统具备高度的敏感性和分析能力，能够从大量的数据中筛选出关键信息。

（3）案例简析

a、网络安全态势感知中的微量预警案例

在网络安全态势感知系统中，系统通过分析历史态势感知信息和预测新态势感知信息，对可能触发告警的情形进行事先预测，形成预测告警。这种预测告警能够在触发实时告警前，提前对网络环境中的威胁进行防御，有效避免实时告警时对网络安全造成的影响。这体现了微量预警的特点，即通过捕捉微小的信号和变化，在事件尚未完全显现之前就做出准确的预测和干预。

b、食品安全大数据态势感知平台中的微量预警案例

某市的食品安全大数据态势感知平台，通过对食品安全相关数据的持续监测和分析，能够提前发现潜在的食品安全风险。例如，当监测到某个区域的食品安全风险指标出现微小但异常的变化时，平台会立即发出预警，提醒监管部门采取措施。这体现了微量预警在食品安全领域的应用，通过对微小变化的敏感捕捉，实现对食品安全风险的早期预警。

四、城市规划设计中态势感知的预警与报警

在未来城市规划设计中，预兆预警与征兆报警的人机环境系统深度态势感知发展呈现出渐进性与突发性的特点，微量预警在其中发挥着重要作用，以下是具体说明：

1、渐进性

（1）数据积累与基础设施建设。以某市某区的“智慧某区·城市运行态势感知预警场景”为例，该场景按照“技术复用、资源共享、机制联动、集约共建”的原则，搭建了“人感、物感、视感、数感”多维感知监测体系，全天候、全方位地感知社会治安、消防安全等12个领域的新发、热点、多发、敏感城市风险等城市运行监测预警信息。这一过程需要长期的数据积累和基础设施建设，体现了态势感知发展的渐进性。

（2）风险评估与预警体系构建。在建筑沉降监测的数字孪生应用场景中，通过构建建筑实体信息模型，实现对老旧建筑内部结构、潜在风险、常驻人员、墙体状态的全面感知，实时掌握结构倾斜、建筑沉降、墙体错位、墙面裂缝等信息。同时建立建筑物健康风险评估模型和健康风险变化趋势预测模型，实现对老旧房屋建筑的健康风险实时监测预测、提前预警和自动报警。这需要逐步构建和完善风险评估与预警体系，也是渐进性的体现。

2、突发性

（1）应急响应与处置。在城市暴雨态势感知方面，以深圳为例，深圳通过科技信息化技术，健全完善预警覆盖发布渠道，完善预警信息发布机制。当暴雨等极端天气引发的灾情来临时，深圳可通过短信、微信公众号及小程序、政府官方网站等全媒体渠道，运用智能数据分析与定位系统，结合GIS技术，及时发布预警信息，实现城市的“一键暂停到一键恢复”的平稳切换。这体现了在面对突发性极端天气时，态势感知系统能够快速响应并进行有效处置的突发性特点。

（2）风险预警与联动：在重庆市的城市治理中，打造地下管线超期服役预警应用场景，强化管网态势实时感知可视、异常情况智能预警预判、应急处置自动分派、运行数据科学研判优化。当出现地下管线异常情况时，系统能够迅速发出预警并启动应急处置流程，实现多部门的联动响应，体现了态势感知在应对突发风险时的快速反应能力。

3、微量预警

（1）早期风险捕捉与干预。在建筑沉降监测案例中，系统发出“中风险”预警，显示西堤路某房屋倾斜度数为1.03°，符合“中风险”预警条件并快速升级高风险。接收指令后，迅速启动“高风险”响应处置机制，第一时间组织居民撤离，经专业机构进行房屋安全鉴定，评定为D级危房。这种微量预警能够在风险尚未完全显现之前，通过捕捉微小的信号和变化，提前发出预警并采取干预措施，避免了更大的损失。

（2）多领域应用与协同。在城市运行和治理中，某市推进AI技术与建筑信息模型（BIM）融合应用，构建工程质量与安全保障智能应用场景，强化AI算法识别、物联网传感器、智能无人机等融合应用，实现工地现场人员穿戴、位移变形等智能监测。通过这些微量预警的应用，可以在建筑施工、城市运营维护等多个领域提前发现潜在风险，实现协同治理和精准干预。