城市交通管理操作手册

城市交通管理操作手册第1章城市交通管理基础1.1城市交通管理概述城市交通管理是指通过科学规划、组织与调控，实现交通资源高效利用、安全运行及环境保护的系统性工作。根据《城市交通管理导论》（2020），城市交通管理是城市可持续发展的重要组成部分，其核心目标是提升交通效率、缓解拥堵、保障出行安全。城市交通管理涉及多个层面，包括道路规划、信号控制、公共交通、非机动车道管理以及智能交通系统等。据《交通工程学》（2019）所述，现代城市交通管理已从传统的“指挥调度”向“数据驱动”转型。城市交通管理的科学性依赖于交通流理论、交通控制理论和交通工程学等学科的支撑。例如，基于交通流模型的信号灯优化控制，可有效减少车辆排队长度和延误。城市交通管理的实施需结合城市空间结构、人口分布、交通需求等因素进行综合分析。据《城市交通规划原理》（2018），交通管理应遵循“以人为本、协调发展”的原则。城市交通管理的现代化趋势日益明显，智能交通系统（ITS）的应用已成为提升管理效率的重要手段。例如，基于大数据的实时交通监控与预测系统，可实现对交通状况的动态调控。1.2交通管理目标与原则交通管理的主要目标包括：提高道路通行能力、减少交通事故、降低能源消耗、改善生态环境以及提升公共交通使用率。根据《交通工程学》（2019），这些目标需通过科学规划与技术手段实现。交通管理应遵循“安全优先、效率优先、公平合理”的原则。例如，信号灯配时设计需兼顾通行效率与安全性，符合《交通信号控制设计规范》（GB50156-2013）的要求。交通管理应注重系统性与协同性，不同部门、不同层级之间需形成联动机制。例如，公安交通管理部门与交通工程部门应协同开展道路设施改造与交通流分析。交通管理应遵循“以人为本”的理念，关注弱势群体（如老年人、儿童、残障人士）的出行需求。据《城市交通规划原理》（2018），交通设计应考虑无障碍通行与安全可达性。交通管理需结合城市发展需求进行动态调整，例如在城市扩张过程中，需对交通流量进行预测与调控，以避免交通拥堵加剧。据《城市交通规划导则》（2021），交通管理应具有前瞻性与适应性。1.3交通管理组织架构城市交通管理通常由多个职能部门组成，包括交通管理部门、公安交警、市政工程部门、公共交通运营单位等。根据《城市交通管理组织结构》（2022），交通管理机构需具备统一指挥、协调联动的能力。交通管理组织架构需明确职责分工，例如交通指挥中心负责统筹调度，交通工程部门负责道路设计与施工，公安部门负责执法与事故处理。据《交通工程管理》（2020），合理的组织架构有助于提升管理效率。交通管理机构通常设有专门的交通流分析团队、信号控制团队、应急响应团队等。例如，交通流分析团队可利用交通仿真软件（如SUMO）进行交通流模拟与优化。交通管理组织架构应具备灵活性与适应性，以应对城市交通变化。例如，在高峰期或突发事件中，需快速调整交通管理策略，确保交通秩序与安全。交通管理机构需与社会公众、企业、科研机构等建立合作机制，共同推动交通管理的科技进步与政策优化。根据《城市交通管理合作机制》（2021），多方协作是实现交通管理现代化的重要保障。1.4交通管理技术手段现代交通管理技术手段主要包括智能交通系统（ITS）、大数据分析、、物联网（IoT）等。根据《智能交通系统导论》（2020），ITS通过实时数据采集与分析，实现交通流的动态调控。大数据分析技术可应用于交通流量预测、事故预警与拥堵分析。例如，通过历史交通数据与实时GPS数据结合，可预测高峰时段的交通状况，辅助交通管理决策。技术在交通管理中发挥重要作用，如自动驾驶、智能信号控制、交通行为分析等。据《在交通管理中的应用》（2021），可提升交通管理的自动化与智能化水平。物联网技术通过传感器、摄像头、路侧单元（RSU）等设备，实现对交通状况的实时监测与数据采集。例如，智能交通信号系统（ITS）可利用物联网技术实现信号灯的动态调整。交通管理技术手段的融合应用，如“车路协同”（V2X）技术，可提升道路安全与通行效率。据《车路协同技术标准》（2022），V2X技术通过车与路、车与车的通信，优化交通流并减少事故。第2章交通信号控制与协调2.1交通信号系统设计交通信号系统设计需遵循“以人为本、安全优先、高效通行”的原则，通常采用基于时间分配（Time-BasedAllocation）的控制策略，确保道路通行能力最大化。根据《城市交通信号控制设计规范》（CJJ145-2012），信号灯周期应根据道路通行能力、车流量及交叉口几何条件进行计算，以实现最佳通行效率。信号系统设计需考虑多种交通流类型，如机动车、非机动车、行人等，采用多模式协调控制（Multi-ModeCoordinationControl），确保不同交通参与者在不同时间段内获得合理的通行机会。例如，交叉口的绿波带（GreenWave）设计可提升通行效率，减少停车次数。信号灯的布局和配时需结合道路几何参数、车速、车流量及交通流特性进行优化。根据《交通工程学》（TransportationEngineering）中的理论，信号灯配时应满足“最小延误”和“最小冲突”原则，通过仿真软件（如SUMO、VISSIM）进行优化。信号系统设计应结合智能交通系统（ITS）技术，实现信号灯的自适应控制（AdaptiveSignalControl），利用实时交通数据调整信号配时，提升道路通行效率。例如，基于机器学习的信号控制算法可动态调整信号灯时长，减少拥堵。在设计过程中，需参考国内外相关案例，如新加坡的“智慧交通系统”（SmartTrafficSystem）和美国的“信号灯自适应控制”（AdaptiveSignalControlSystem,ASCS），确保设计符合国际通行标准。2.2信号灯控制策略信号灯控制策略主要分为固定时控（FixedTiming）和动态时控（DynamicTiming）两种。固定时控适用于车流量稳定、交通状况较规律的路段，而动态时控则适用于车流波动大、交通状况复杂的情况。常见的控制策略包括“绿波控制”（GreenWaveControl）和“优先通行控制”（PriorityControl）。绿波控制通过协调多个交叉口的信号灯，使车辆在连续绿灯状态下通行，显著提升通行效率。研究表明，绿波控制可使通行时间减少20%-30%。信号灯控制策略需考虑交通流的时空特性，采用“时间分配法”（TimeDistributionMethod）和“流量分配法”（FlowDistributionMethod）进行优化。例如，基于排队理论的控制策略可有效减少车辆等待时间。在交叉口控制中，需采用“优先级控制”（PriorityControl）策略，对机动车、非机动车及行人分别设置优先通行时段，确保不同交通参与者在合理时间内获得通行机会。实际应用中，信号灯控制策略需结合交通仿真分析，如使用VISSIM、SUMO等软件进行模拟，确保控制策略的科学性和有效性。2.3交通信号协调机制交通信号协调机制旨在实现多交叉口之间信号灯的协同控制，减少交叉口间的冲突和延误。协调机制通常包括“绿波协调”（GreenWaveCoordination）和“区域协调”（RegionalCoordination）两种方式。绿波协调通过优化信号灯配时，使各交叉口的绿灯周期同步，形成连续的绿灯带，提升整体通行效率。例如，北京部分交叉口采用绿波协调后，通行效率提升了15%以上。区域协调则是在一定区域内协调多个交叉口的信号灯，实现整体交通流的优化。该机制适用于大型城市主干道，通过统一控制减少交通瓶颈。交通信号协调机制需考虑交通流的时空变化，采用“动态协调”（DynamicCoordination）策略，根据实时交通数据调整信号灯配时，提高系统灵活性。研究表明，有效的信号协调机制可减少交叉口延误时间，提高道路通行能力，降低交通事故发生率，是城市交通管理的重要组成部分。2.4信号灯优化与调整信号灯优化与调整是提升交通效率的重要手段，通常通过“信号灯优化算法”（SignalLightOptimizationAlgorithm）进行实施。该算法基于交通流模型，动态调整信号灯配时，以最小化延误和冲突。优化调整需结合交通仿真分析，如使用SUMO、VISSIM等软件进行模拟，评估不同配时方案对交通流的影响。例如，某城市通过优化信号灯配时，通行效率提升了12%。信号灯优化应考虑多种因素，如车流量、车速、行人通行需求及突发事件（如事故）的影响。优化策略需具备自适应能力，以应对交通流的动态变化。优化调整可通过“智能信号控制”（IntelligentSignalControl）实现，利用技术预测交通流量，动态调整信号灯时长，提高系统响应速度。实践中，信号灯优化需结合实际交通数据，定期进行调整，确保系统持续优化，提升道路通行效率与安全性。第3章交通流量监测与分析3.1交通流量监测技术交通流量监测技术主要包括视频图像识别、雷达测速、电子不停车收费（ETC）系统以及地面传感器等。其中，视频图像识别技术通过高清摄像头捕捉道路图像，结合深度学习算法实现对车辆数量、速度和方向的实时识别，具有高精度和非接触优势。例如，文献[1]指出，基于YOLOv5的视频识别模型在城市道路场景中识别准确率可达98.5%。地面传感器如激光雷达（LiDAR）和超声波传感器，能够实时采集道路的三维空间数据，用于测量车辆密度、速度和轨迹。这类传感器在复杂天气条件下仍能保持较高的测量稳定性，适用于高速公路和城市快速路的长期监测。电子不停车收费系统（ETC）通过车载单元（OBU）与道路电子标签（ETC）的自动识别，实现车辆通行数据的自动采集。ETC系统数据可直接用于计算车辆通行量、平均速度和延误时间，提升交通管理的自动化水平。交通流量监测技术还涉及无线传感器网络（WSN）和物联网（IoT）技术，通过部署大量微型传感器节点，实现对交通流状态的分布式监测与数据传输。文献[2]指出，WSN在城市道路监测中具有低功耗、高可靠性和扩展性强的特点。监测技术的集成应用通常采用多源数据融合方法，如将视频识别、传感器数据与GPS轨迹数据进行交叉验证，以提高数据的准确性和可靠性。例如，文献[3]提出基于多源数据融合的交通流量监测系统，可有效减少误报和漏报。3.2交通流量数据分析方法交通流量数据分析主要采用统计分析、时间序列分析和空间分析等方法。统计分析常用于计算平均速度、通行量、车流密度等基本指标，如文献[4]指出，通行量的计算公式为：$Q=\frac{N}{t}$，其中$Q$为通行量，$N$为车辆数，$t$为时间。时间序列分析是研究交通流随时间变化规律的重要方法，常用的方法包括移动平均法、自回归积分滑动平均（ARIMA）模型和小波分析。例如，文献[5]采用ARIMA模型对某城市主干道的交通流进行预测，预测误差较小，适用于短期流量预测。空间分析则关注交通流在不同路段、区域之间的分布特征，常用方法包括空间自相关分析、空间聚类分析和GIS（地理信息系统）技术。文献[6]指出，基于GIS的空间分析可有效识别交通瓶颈区域，为交通优化提供数据支持。数据分析过程中，通常需要进行数据清洗、异常值处理和特征提取。例如，文献[7]提出使用Z-score方法对交通流量数据进行标准化处理，以消除异常值对分析结果的影响。多维度数据分析方法如多变量分析、机器学习算法（如随机森林、支持向量机）等，可提高分析的准确性。文献[8]指出，使用随机森林算法对交通流量数据进行分类，可有效识别高峰时段和拥堵区域。3.3交通流量预测模型交通流量预测模型主要包括时间序列模型、空间模型和混合模型。时间序列模型如ARIMA、SARIMA和Prophet，适用于短期预测，如文献[9]指出，Prophet模型在处理季节性交通流时表现优异。空间模型如空间自相关模型（SAR）和空间计量模型，用于分析交通流在不同区域之间的空间关系。文献[10]指出，空间计量模型能够有效捕捉交通流的空间异质性，适用于城市交通网络分析。混合模型结合时间序列和空间模型，如基于机器学习的混合模型，可提高预测精度。文献[11]提出使用随机森林与ARIMA结合的混合模型，预测结果比单一模型更准确。预测模型的构建需考虑多种因素，如天气、节假日、施工等，文献[12]指出，构建多因素预测模型时，需引入历史数据和外部变量，以提高预测的鲁棒性。预测结果通常需进行验证，常用方法包括交叉验证、回测和对比分析。文献[13]指出，使用交叉验证方法可有效评估模型的泛化能力，确保预测结果的可靠性。3.4交通流量异常处理交通流量异常处理主要涉及异常检测、异常分类和异常响应。异常检测常用的方法包括基于统计的Z-score法、基于机器学习的分类模型（如SVM、随机森林）以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）。文献[14]指出，基于CNN的交通流量异常检测模型在复杂场景下具有较高的识别精度。异常分类需结合多源数据，如视频识别、传感器数据和GPS轨迹，文献[15]指出，多源数据融合可有效提高异常识别的准确性，减少误报和漏报。异常响应包括交通信号控制调整、车道分配优化和应急交通管理。文献[16]指出，基于实时数据的交通信号控制调整可有效缓解拥堵，提升通行效率。异常处理系统通常采用闭环控制机制，如基于反馈的自适应控制策略，文献[17]指出，闭环控制可提高系统对异常情况的响应速度和控制效果。异常处理需结合交通流动态特性，如高峰时段、突发事件等，文献[18]指出，针对不同场景设计不同的异常处理策略，可提高系统的适应性和有效性。第4章交通执法与管理4.1交通执法流程与规范交通执法流程应遵循“执法依据明确、程序合法、责任清晰”的原则，依据《中华人民共和国道路交通安全法》及相关法规，确保执法行为有法可依、有章可循。执法流程通常包括受理、调查、取证、处罚、送达、复议等环节，需严格遵守《公安机关办理行政案件程序规定》中的具体操作规范。在执法过程中，应依据《交通执法记录仪使用管理规定》规范使用执法记录仪，确保执法过程全程影像记录，保障执法透明度与可追溯性。执法人员需取得相应的执法资格认证，如交通警察、协管员等，确保执法行为具备法律效力与专业性。交通执法需建立标准化流程，参考《城市交通管理执法标准化操作指南》，确保执法行为统一、规范、高效。4.2交通违法行为查处交通违法行为查处应依据《道路交通安全法》及《道路交通安全违法行为处罚及处理程序规定》，对闯红灯、超速、违停等行为进行依法处理。查处过程中，应通过交通技术监控设备（如摄像头、雷达测速仪）进行实时取证，确保证据链完整，避免主观臆断。对于严重违法行为，如酒驾、毒驾、肇事逃逸等，应依据《刑法》及相关司法解释，依法移送公安机关处理。查处过程中应注重执法公正，避免因主观因素影响执法结果，确保程序正义与实体正义并重。根据《交通执法数据统计与分析规范》，应定期对执法数据进行统计分析，为政策制定与执法优化提供依据。4.3交通执法记录与管理交通执法过程中应严格记录执法全过程，包括当事人信息、执法依据、执法过程、处罚决定等，确保执法过程可追溯。执法记录应使用执法记录仪、执法日志等工具，按照《公安机关执法记录仪使用管理规定》进行规范操作。执法记录应保存不少于6个月，依据《公安机关执法记录仪管理规定》进行归档管理，确保信息完整、安全保密。对于涉及敏感信息的执法记录，应遵循《信息安全保护规定》，确保数据安全与隐私保护。根据《交通执法信息化管理规范》，应建立执法记录电子档案系统，实现执法数据的数字化管理与共享。4.4交通执法培训与考核交通执法人员应定期接受法律知识、执法技能、职业道德等方面的培训，提升执法能力与综合素质。培训内容应涵盖《道路交通安全法》《交通警察道路执勤执法规范》等法律法规，以及执法礼仪、沟通技巧等实务技能。执法考核应采用理论测试与实操考核相结合的方式，确保执法人员具备扎实的法律基础与专业能力。考核结果应纳入执法人员的绩效评价体系，作为晋升、评优、奖惩的重要依据。根据《交通警察执法资格认证管理办法》，应定期组织执法资格认证考试，确保执法人员持证上岗，提升执法权威性。第5章交通安全管理与应急响应5.1交通安全管理制度依据《道路交通安全法》及相关法规，城市交通管理应建立科学、规范、动态的管理制度，涵盖车辆准入、道路通行、违规处罚等环节，确保交通秩序稳定。交通安全管理制度需结合城市交通流量、道路结构、车辆类型等实际情况，制定差异化管理措施，如高峰时段限行、重点路段监控等。交通管理机构应定期评估制度执行效果，通过数据分析和现场巡查，及时调整管理策略，提升管理效率与响应速度。依据《城市交通管理信息系统建设指南》，交通管理应建立统一的数据平台，实现信息共享与协同管理，提升整体治理能力。交通安全管理制度应纳入城市治理数字化转型框架，借助大数据、等技术手段，实现智能化监管与预警。5.2交通事故应急处理事故发生后，应立即启动应急预案，由交警、急救、消防等部门协同处置，确保伤者第一时间得到救治。依据《道路交通事故处理程序规定》，事故现场应设置警示标志，禁止车辆通行，必要时封闭道路进行勘查。事故责任认定需依据《道路交通安全法》及相关司法解释，由专业人员进行现场勘查与证据收集，确保责任划分准确。事故处理过程中，应保障现场安全，避免二次事故，同时依法及时通知当事人及家属，履行告知义务。事故后应配合公安、医疗、保险等部门完成后续处理，确保事故处理流程合法、高效、透明。5.3交通突发事件应对机制交通突发事件包括交通事故、道路拥堵、突发事件等，需建立分级响应机制，根据事件严重程度启动不同级别的应急响应。依据《突发事件应对法》，交通管理部门应制定突发事件应急预案，明确职责分工、处置流程与资源调配方案。应急响应应优先保障人员安全，如遇重大交通事故，应立即启动救援程序，组织专业力量进行现场处置。交通突发事件应对需加强与公安、消防、医疗、环保等部门的联动，实现信息共享与协同处置，提升应急处置效率。建议定期开展应急演练，提升各部门协同能力与突发事件应对水平，确保应急机制高效运行。5.4交通安全宣传教育交通安全宣传教育应贯穿于城市交通管理全过程，通过宣传栏、广播、新媒体等多种渠道，普及交通安全知识。依据《道路交通安全宣传条例》，应定期开展交通安全进校园、进社区、进企业等活动，提升公众交通安全意识。交通安全教育应注重实践性，如开展交通法规知识竞赛、模拟驾驶体验等，增强宣传教育的实效性。通过典型案例宣传，强化公众对交通违法行为的识别与防范能力，提升社会整体交通安全水平。建议建立交通安全宣传教育长效机制，结合城市治理现代化，推动交通安全教育与城市治理深度融合。第6章交通设施与设备管理6.1交通标志与标线管理交通标志与标线是城市交通管理的重要组成部分，其设计应遵循《道路交通标志和标线》（GB5768-2022）标准，确保信息清晰、醒目且具有足够的辨识度。标线应定期进行检查，根据《城市道路工程设计规范》（CJJ1-2016）要求，每3-5年进行一次全面检测，确保标线颜色、宽度、深度等参数符合规范。交通标志的设置应结合道路功能、车流密度及事故频发区域，采用“功能分区”原则，避免标志信息重复或冲突。对于破损、褪色或失效的标志，应及时修复或更换，根据《城市道路照明工程维护技术规程》（CJJ12-2018）要求，更换周期一般为5-10年。交通标线应根据《城市道路交叉口标线设计规范》（CJJ112-2019）进行设计，确保在不同光照条件下仍能清晰可见。6.2交通信号设备维护交通信号设备包括红绿灯、相位控制器、感应器等，其运行状态直接影响交通流的有序性。信号设备应定期进行检测与维护，根据《城市交通信号控制技术规范》（GB50421-2015）要求，每季度至少一次全面检查，重点检测信号灯的响应时间、故障率及设备老化情况。信号机的安装应符合《城市道路交叉口信号灯设置规范》（CJJ82-2011），确保信号灯与道路交叉口的协调性。信号设备的维护应采用预防性维护策略，结合故障树分析（FTA）和状态监测技术，提升设备运行的稳定性和安全性。在高峰时段或恶劣天气条件下，应增加信号设备的巡检频率，确保其在突发情况下能正常工作。6.3交通设施更新与改造交通设施更新与改造是提升城市交通效率和安全性的关键手段，应遵循《城市道路设施更新改造技术规范》（CJJ147-2010）。根据《城市道路工程设计规范》（CJJ1-2016），应结合道路等级、车流密度及交通流量，合理规划更新改造项目。交通设施更新应优先考虑智能化、绿色化和可持续发展，如采用智能信号灯、电子路牌、智能停车系统等。对于老旧、破损或无法满足现代交通需求的设施，应制定更新改造计划，确保改造后的设施符合现行标准和安全要求。交通设施更新应结合城市规划与交通需求，避免盲目更新，确保改造后的设施与城市交通系统相适应。6.4交通设施安全检查交通设施安全检查是保障城市交通运行安全的重要环节，应按照《城市道路安全检查规范》（CJJ121-2019）进行系统性检查。检查内容应包括道路标线、信号设备、护栏、隔离设施、照明系统等，确保其处于良好状态。安全检查应采用“四不放过”原则，即问题不查清不放过、责任不追究不放过、措施不落实不放过、整改不到位不放过。安全检查应结合日常巡查与专项检查，对重点路段、事故多发区域、高风险区域进行重点监控。检查结果应形成报告，并作为交通设施维护和更新的重要依据，确保设施管理的科学性和规范性。第7章交通管理信息化建设7.1交通管理信息系统架构交通管理信息系统采用分层架构设计，通常包括感知层、传输层、处理层和应用层。其中，感知层通过摄像头、雷达、地磁传感器等设备实现对交通流量、车速、车辆类型等数据的实时采集；传输层利用5G、光纤等通信技术实现数据的高效传输；处理层通过大数据分析、算法对数据进行处理与分析，交通态势、预警信息等；应用层则提供交通监控、调度、指挥、决策等服务功能。该架构符合《城市交通管理信息系统技术规范》（GB/T38542-2020）中的要求，确保系统具备高可靠性和可扩展性，支持多源异构数据融合与智能决策支持。系统架构通常采用微服务架构，支持模块化部署与快速迭代更新，确保系统在面对交通流量变化、突发事件等复杂场景时具备良好的适应能力。交通管理信息系统应遵循“统一标准、分级部署、共享共用”的原则，实现交通数据的互联互通与信息共享，提升城市交通管理的协同效率。系统架构需满足《智慧交通系统建设指南》（JTG/TT201-2021）中的技术标准，确保系统具备良好的扩展性与兼容性，支持未来交通管理模式的升级与优化。7.2交通数据采集与传输交通数据采集主要通过智能摄像头、车牌识别系统、地磁感应器、雷达测速仪等设备实现，数据采集频率一般为每秒1-5次，确保数据的实时性和准确性。采集的数据包括车辆数量、车速、车道占用率、交通信号灯状态、事故信息等，数据传输采用5G、光纤、无线局域网（WLAN）等技术，确保数据传输的稳定性和高速性。根据《城市交通数据采集与传输规范》（GB/T38543-2020），数据采集应遵循“精准、高效、安全”的原则，确保数据的完整性与一致性。数据传输过程中需采用加密技术，如TLS（TransportLayerSecurity）协议，确保数据在传输过程中的安全性，防止数据被篡改或窃取。交通数据采集与传输系统应具备数据日志记录功能，便于后期数据分析与故障排查，同时支持数据的实时可视化展示与远程监控。7.3交通管理信息平台应用交通管理信息平台应用涵盖交通监控、智能调度、事故处理、出行服务等多个方面，通过可视化大屏、移动应用、Web端等多终端实现信息的实时推送与交互。平台应用需支持多部门协同，如公安交通管理部门、城市交通规划部门、公共交通运营单位等，实现交通资源的高效配置与调度。平台应用采用技术，如图像识别、路径规划、预测分析等，提升交通管理的智能化水平，减少人为干预，提高管理效率。平台应用应具备数据挖掘与分析功能，通过大数据技术挖掘交通流量规律，为交通规划、政策制定提供科学依据。平台应用应支持移动端访问，实现交通信息的实时推送与公众出行服务的便捷获取，提升市民出行体验。7.4信息系统的安全与保密信息系统安全建设需遵循“安全第一、预防为主”的原则，采用多层次防护机制，包括物理安全、网络安全、数据安全和应用安全等。信息系统应部署入侵检测系统（IDS）、防火墙、数据加密、访问控制等安全措施，确保系统免受黑客攻击、数据泄露等安全威胁。信息系统的保密性需符合《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T22239-2019），根据系统重要性等级划分安全保护等级，确保敏感信息不被非法获取或泄露。信息系统应定期进行安全审计与漏洞扫描，及时修复安全隐患，确保系统运行的稳定性和安全性。信息系统的保密管理应建立完善的安全管