小众话题：从事件的概率谈灾害性事件的预测与防范

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

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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。